基于CNN-LSTM网络的电网电压稳定紧急控制策略

张哲; 秦博宇; 高鑫; 丁涛

doi:10.7500/AEPS20220712005

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基于CNN-LSTM网络的电网电压稳定紧急控制策略

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于CNN-LSTM网络的电网电压稳定紧急控制策略
- Emergency Control Strategy of Power Grid Voltage Stability Based on Convolutional Neural Network and Long Short-term Memory Network
- 电力系统自动化 2023年47卷第11期页码：60-68
- 作者机构：
  
  西安交通大学电气工程学院，陕西省西安市 710049
- 作者简介：
  
  张哲(1997—)，男，博士研究生，主要研究方向：电力系统稳定控制。E-mail：zz1248@stu.xjtu.edu.cn
  秦博宇(1989—)，男，通信作者，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统稳定性分析与控制、综合能源系统、电力系统规划与运行、储能技术等。E-mail：qinboyu@xjtu.edu.cn
  高鑫(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统稳定控制。E-mail：3121304147@stu.xjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2021YFB2400800)
- DOI：10.7500/AEPS20220712005
  中图分类号：
- 收稿：2022-07-12，
  
  修回：2022-11-23，
  
  网络出版：2023-02-01，
  
  纸质出版：2023-06-10
- 稿件说明：
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张哲,秦博宇,高鑫等.基于CNN-LSTM网络的电网电压稳定紧急控制策略[J].电力系统自动化,2023,47(11):60-68.

ZHANG Zhe,QIN Boyu,GAO Xin,et al.Emergency Control Strategy of Power Grid Voltage Stability Based on Convolutional Neural Network and Long Short-term Memory Network[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(11):60-68.
张哲,秦博宇,高鑫等.基于CNN-LSTM网络的电网电压稳定紧急控制策略[J].电力系统自动化,2023,47(11):60-68. DOI： 10.7500/AEPS20220712005.

ZHANG Zhe,QIN Boyu,GAO Xin,et al.Emergency Control Strategy of Power Grid Voltage Stability Based on Convolutional Neural Network and Long Short-term Memory Network[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(11):60-68. DOI： 10.7500/AEPS20220712005.

摘要

运行方式的复杂多变性、扰动故障的不确定性、电力电子设备的弱抗扰性为交直流混联电网的安全稳定运行带来了巨大挑战。为保证大扰动故障后电网电压的稳定，提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的响应驱动紧急控制策略。首先，分析关键母线节点电压时序值和电压稳定水平的映射关系，离线建立基于CNN-LSTM网络的大干扰电压稳定评估模型。然后，采用评估模型预测备选切机、切负荷点控制措施动作后电网电压稳定水平的提升量，确定响应驱动紧急控制措施灵敏度。最后，考虑紧急控制措施灵敏度，建立计及电网实际运行约束的紧急控制优化问题，求解得到最优紧急控制策略。面向存在电压失稳问题的交直流混联电网实际场景，仿真结果验证了所提响应驱动控制灵敏度预测方法的准确性，电压稳定紧急控制措施优化协调策略可以保证大扰动故障后电网的安全稳定运行。

Abstract

The complexity and variability of operation mode

uncertainty of disturbance fault and weak immunity of power electronics equipment bring great challenges to the safe and stable operation of hybrid AC/DC power grids. To ensure the power grid voltage stability after the large-disturbance fault

a response-driven emergency control strategy is proposed based on convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) network. First

the mapping relationship between voltage time sequence value of key bus nodes and the voltage stability level is analyzed

and the large-disturbance voltage stability evaluation model based on CNN-LSTM network is established offline. Secondly

the evaluation model is used to predict the enhancement of power grid voltage stability level after the operation of alternative generator tripping and load shedding spot control measures and to determine the sensitivity of response-driven emergency control measures. Finally

considering the sensitivity of emergency control measures

an emergency control optimization problem is established with the actual operation constraints of the power grid

and the optimal emergency control strategy is obtained. For the actual scenario of hybrid AC/DC power grid with the voltage instability problem

the simulation results verify the accuracy of the proposed response-driven control sensitivity prediction method. The optimal coordination strategy of emergency control measures for voltage stability can ensure the safe and stable operation of power grid after large-disturbance faults.

关键词

Keywords

references

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