基于改进域对抗迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估

申锦鹏; 杨军; 李蕊; 张俊; 王晓; 王飞跃

doi:10.7500/AEPS20211120003

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基于改进域对抗迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于改进域对抗迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估
- Self-adaptive Transient Stability Assessment of Power System Based on Improved Domain Adversarial Transfer Learning
- 电力系统自动化 2022年46卷第23期页码：67-75
- 作者机构：
  
  1.武汉大学电气与自动化学院,湖北省武汉市 430072
  2.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京市 100190
- 作者简介：
  
  申锦鹏(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：数据挖掘在电力系统中的应用。E-mail：sjpmail@163.com
  杨军(1977—)，男，教授，主要研究方向：电力系统运行与控制、电动汽车。E-mail：JYang@whu.edu.cn
  李蕊(1974—)，女，通信作者，副教授，主要研究方向：电力系统运行与控制。E-mail：lirui@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2018AAA0101502);国家电网有限公司总部科技项目（人在回路的大电网调控混合增强智能基础理论）
- DOI：10.7500/AEPS20211120003
  中图分类号：
- 收稿：2021-11-20，
  
  修回：2022-05-16，
  
  网络出版：2022-09-01，
  
  纸质出版：2022-12-10
- 稿件说明：
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申锦鹏,杨军,李蕊等.基于改进域对抗迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估[J].电力系统自动化,2022,46(23):67-75.

SHEN Jinpeng,YANG Jun,LI Rui,et al.Self-adaptive Transient Stability Assessment of Power System Based on Improved Domain Adversarial Transfer Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(23):67-75.
申锦鹏,杨军,李蕊等.基于改进域对抗迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估[J].电力系统自动化,2022,46(23):67-75. DOI： 10.7500/AEPS20211120003.

SHEN Jinpeng,YANG Jun,LI Rui,et al.Self-adaptive Transient Stability Assessment of Power System Based on Improved Domain Adversarial Transfer Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(23):67-75. DOI： 10.7500/AEPS20211120003.

摘要

在电力系统运行方式和拓扑结构频繁变化时，数据驱动的电力系统暂态稳定评估方法在实际系统中的应用效果会变差。针对这一问题，提出了一种基于改进域对抗迁移学习的暂态稳定自适应评估方法。根据电力系统量测数据的特点，设计了深度神经网络，并在运行场景改变后，利用梯度翻转层引入域对抗训练机制，提取源域和目标域之间的公共特征，缩小域间分布差异，减少训练样本需求。同时，同步迁移源域的模型知识并更新特征提取器参数，保证模型更新的快速性和准确性。IEEE 39节点系统和美国南卡罗莱纳州500节点电网测试结果表明，通过合理迁移原始数据以及模型，所提方法可减少目标域训练样本规模，具有快速性、通用性和较强的自适应性。

Abstract

For the data-driven power system transient stability assessment method

when the operation mode and topology of the power system is changing frequently

its application effect in the actual system is getting worse. To solve this problem

a self-adaptive transient stability assessment method based on the improved domain adversarial transfer learning is proposed. Based on the characteristics of the power system measurement data

a deep neural network is designed. After the operation scenario is changed

the gradient reversal layer is used to add the domain adversarial training mechanism to extract the common features between the source domain and the target domain

thus the distribution difference between the domains and the demand for training samples are reduced. At the same time

the knowledge of the source domain model is transferred

and the parameters of the feature extractor are updated synchronously to ensure the rapidity and accuracy of the model updating. The test results of the IEEE 39-bus system and the South Carolina 500-bus power grid in USA show that the proposed method can reduce the size of training samples in the target domain by reasonably transferring the original data and model

and has rapidity

versatility

and strong adaptability.

关键词

Keywords

references

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