基于改进残差网络的两阶段电力系统频率安全多级预警

李栌苏; 吴俊勇; 李宝琴; 王彦博; 王春明; 董向明

doi:10.7500/AEPS20211119003

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基于改进残差网络的两阶段电力系统频率安全多级预警

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于改进残差网络的两阶段电力系统频率安全多级预警
- Two-stage Multi-level Early Warning for Power System Frequency Safety Based on Improved Residual Network
- 电力系统自动化 2023年47卷第1期页码：22-34
- 作者机构：
  
  1.北京交通大学电气工程学院，北京市 100044
  2.国家电网公司华中分部，湖北省武汉市 430077
- 作者简介：
  
  李栌苏(1993—)，男，博士研究生，主要研究方向：深度学习、电力系统频率安全分析与评估。E-mail：20117028@bjtu.edu.cn
  吴俊勇(1966—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统分析与控制、智能电网、全球能源互联网。E-mail：wujy@bjtu.edu.cn
  李宝琴(1996—)，女，博士研究生，主要研究方向：人工智能、电力系统暂态稳定。E-mail：19117011@bjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904500);国家电网公司科技项目(SGLNDK00KJJS1800236)
- DOI：10.7500/AEPS20211119003
  中图分类号：
- 收稿：2021-11-19，
  
  修回：2022-05-05，
  
  网络出版：2022-10-28，
  
  纸质出版：2023-01-10
- 稿件说明：
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李栌苏,吴俊勇,李宝琴等.基于改进残差网络的两阶段电力系统频率安全多级预警[J].电力系统自动化,2023,47(1):22-34.

LI Lusu,WU Junyong,LI Baoqin,et al.Two-stage Multi-level Early Warning for Power System Frequency Safety Based on Improved Residual Network[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(1):22-34.
李栌苏,吴俊勇,李宝琴等.基于改进残差网络的两阶段电力系统频率安全多级预警[J].电力系统自动化,2023,47(1):22-34. DOI： 10.7500/AEPS20211119003.

LI Lusu,WU Junyong,LI Baoqin,et al.Two-stage Multi-level Early Warning for Power System Frequency Safety Based on Improved Residual Network[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(1):22-34. DOI： 10.7500/AEPS20211119003.

摘要

随着“双碳”目标的提出，可再生能源集群大规模并网，导致电力系统频率安全问题再次凸显。因此，借鉴深度学习方法，提出一种基于改进残差网络的两阶段电力系统频率安全多级预警模型。首先

对电力系统的频率安全进行多级精细划分，提出并构建频率安全多级预警模型。该模型在第1阶段利用基于改进残差网络的分类评估器对受扰后的频率是否会超出安全预警值进行评估，并给出预警等级；在第2阶段利用回归预测器进一步给出预警样本的危险程度。最后，以改进IEEE 10机39节点系统和美国伊利诺伊州200节点系统为算例对该模型进行测试，结果表明该模型具有较高的安全预警准确率，不但优于其他浅层学习方法和深度学习模型，而且可以精确地预测频率危险程度，并具有良好的鲁棒性和抗噪能力。

Abstract

With the proposal of the “carbon emission peak and carbon neutrality” goal and the large-scale grid connection of renewable energy clusters

the problem of power system frequency safety is highlighted again. Therefore

by referring to the deep learning method

a two-stage multi-level early warning model for power system frequency safety based on improved residual network is proposed. Firstly

the multi-level fine division for power system frequency safety is carried out

and the multi-level early warning model for power system frequency safety is proposed and constructed. In the first stage

the proposed model uses the classification evaluator based on the improved residual network to evaluate whether the disturbed frequency will exceed early warning value for the safety

and gives the early warning level. In the second stage

the regression predictor is used to further give the risk degree of early warning samples. Finally

the improved IEEE 10-machine 39-bus system and Illinois 200-bus system are taken as examples to test the model. The results show that the model has high early warning accuracy for the safety

which is not only better than other shallow learning methods and deep learning models

but also can accurately forecast the frequency risk degree

and has good robustness and anti-noise ability.

关键词

Keywords

references

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