基于两阶段迁移学习的电力系统暂态稳定评估框架

李保罗; 孙华东; 张恒旭; 高磊; 徐式蕴; 黄彦浩

doi:10.7500/AEPS20211207005

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基于两阶段迁移学习的电力系统暂态稳定评估框架

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于两阶段迁移学习的电力系统暂态稳定评估框架
- Transient Stability Assessment Framework of Power System Based on Two-stage Transfer Learning
- 电力系统自动化 2022年46卷第17期页码：176-185
- 作者机构：
  
  1.电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学),山东省济南市 250061
  2.中国电力科学研究院有限公司,北京市 100192
- 作者简介：
  
  李保罗(1996—)，男，博士研究生，主要研究方向：深度学习在暂态稳定评估中的应用。E-mail：378011236@qq.com
  孙华东(1975—)，男，通信作者，博士，教授级高级工程师，博士生导师，主要研究方向：电力系统稳定与控制。E-mail：sunhd@epri.sgcc.com.cn
  张恒旭(1975—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统稳定分析与控制、电力系统检测、电力系统数值仿真。E-mail：zhanghx@sdu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2021YFB2400800)
- DOI：10.7500/AEPS20211207005
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-12-07，
  
  修回日期：2022-03-31，
  
  网络出版日期：2022-07-13，
  
  纸质出版日期：2022-09-10
- 稿件说明：
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李保罗,孙华东,张恒旭等.基于两阶段迁移学习的电力系统暂态稳定评估框架[J].电力系统自动化,2022,46(17):176-185.

LI Baoluo,SUN Huadong,ZHANG Hengxu,et al.Transient Stability Assessment Framework of Power System Based on Two-stage Transfer Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(17):176-185.
李保罗,孙华东,张恒旭等.基于两阶段迁移学习的电力系统暂态稳定评估框架[J].电力系统自动化,2022,46(17):176-185. DOI： 10.7500/AEPS20211207005.

LI Baoluo,SUN Huadong,ZHANG Hengxu,et al.Transient Stability Assessment Framework of Power System Based on Two-stage Transfer Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(17):176-185. DOI： 10.7500/AEPS20211207005.

摘要

为提高基于数据驱动的暂态稳定评估模型对电网的自适应性，将深度迁移学习引入更新过程，提出一种基于两阶段迁移学习的暂态稳定评估框架。所提框架根据时间尺度分为2个阶段:在第1阶段，利用深度子领域自适应网络挖掘无标注数据信息，将模型的评估性能快速提升到相对可靠的水平

得到迁移模型，结合时域仿真法进行综合判稳，提高电网变化初期模型的可用性;在第2阶段，利用迁移模型筛选高价值样本集，并结合样本迁移和微调技术进行二次更新，使评估性能恢复到较高水平，降低更新时间成本。在IEEE 39节点系统和中国某省级电网模型上进行测试，结果表明所提框架具有完备性，可使模型快速响应电网的变化。

Abstract

In order to improve the adaptability of the data-driven transient stability assessment model to the power grid

deep transfer learning is introduced into the updating process

and a transient stability assessment framework based on two-stage transfer learning is proposed. The proposed framework is divided into two stages according to the time scale. In the first stage

the deep subdomain adaptive network is used to mine unlabeled data information

and the evaluation performance of the model is rapidly improved to a relatively reliable level. The obtained transfer model is combined with the time domain simulation method for comprehensive stability judgment

which improves the usability of the model in the initial stage of power grid change. In the second stage

the transfer model is used to select the high-value sample set

and the second update is carried out by combining the sample transfer and fine-tuning technology to restore the evaluation performance to a higher level and reduce the updating time cost. The test results in the models of IEEE 39-bus system and a provincial power grid in China show that the proposed framework has completeness and can make the model quickly respond to the changes in the power grid.

关键词

Keywords

references

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