基于异构数据特征级融合的多任务暂态稳定评估

钱倍奇; 陈谦; 张政伟; 刘明洋; 王苏颖; 牛应灏

doi:10.7500/AEPS20220921001

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基于异构数据特征级融合的多任务暂态稳定评估

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于异构数据特征级融合的多任务暂态稳定评估
- Multi-task Transient Stability Assessment Based on Feature-level Fusion of Heterogeneous Data
- 电力系统自动化 2023年47卷第9期页码：118-128
- 作者机构：
  
  1.河海大学能源与电气学院，江苏省南京市 211100
  2.国网河南省电力公司电力科学研究院，河南省郑州市 450052
- 作者简介：
  
  钱倍奇(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用。E-mail：hhuqbq@126.com
  陈谦(1972—)，男，通信作者，博士，教授，硕士生导师，主要研究方向：电力电子化电力系统建模与分析。E-mail：qchen@hhu.edu.cn
  张政伟(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统建模与分析、电力系统继电保护。E-mail：192168327@qq.com
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(51837004)
- DOI：10.7500/AEPS20220921001
  中图分类号：
- 收稿：2022-09-21，
  
  修回：2022-11-27，
  
  网络出版：2023-02-16，
  
  纸质出版：2023-05-10
- 稿件说明：
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钱倍奇,陈谦,张政伟等.基于异构数据特征级融合的多任务暂态稳定评估[J].电力系统自动化,2023,47(9):118-128.

QIAN Beiqi,CHEN Qian,ZHANG Zhengwei,et al.Multi-task Transient Stability Assessment Based on Feature-level Fusion of Heterogeneous Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(9):118-128.
钱倍奇,陈谦,张政伟等.基于异构数据特征级融合的多任务暂态稳定评估[J].电力系统自动化,2023,47(9):118-128. DOI： 10.7500/AEPS20220921001.

QIAN Beiqi,CHEN Qian,ZHANG Zhengwei,et al.Multi-task Transient Stability Assessment Based on Feature-level Fusion of Heterogeneous Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(9):118-128. DOI： 10.7500/AEPS20220921001.

摘要

考虑到基于深度学习的暂态稳定评估方法对电力系统输入数据的描述不够全面，异构数据常被忽略

且许多特征信息无法有效融合，为充分利用电力系统各类异构数据以提高模型的精确度和算法性能，提出了一种异构数据特征级融合的深度学习方法。首先，利用多层感知机、图卷积网络、门控循环单元分别对静态多变量数据、拓扑图域数据、时序多变量数据进行特征提取；然后，采用张量融合方法对所提取特征进行特征级融合，并将展平的融合特征输入共享层，利用基于同方差不确定性的多任务学习方法，同时实现了暂态稳定判别与暂态稳定裕度预测。在此基础上，建立了暂态稳定评估模型，并对所提方法的性能进行了评估。最后，采用新英格兰10机39节点系统进行仿真、训练与验证，结果表明所提方法能有效提升评估的准确性与鲁棒性。

Abstract

Considering that the existing deep learning based transient stability assessment methods do not fully describe the input data of power systems

the heterogeneous data is often ignored

and lots of feature information is unable to be effectively fused. In order to make full use of the various kinds of heterogeneous data of the power system to improve the accuracy of the model and the performance of the algorithm

a deep learning method based on the feature-level fusion of heterogeneous data is proposed. Firstly

the multi-layer perceptron (MTL)

graph convolutional network (GCN)

and gated recurrent unit (GRU) are used to extract the features from static multivariable data

topological graph data

and time series multivariable data

respectively. Secondly

the method of tensor fusion is used to carry out the feature-level fusion of the extracted features. After the flattened fusion features are input into the shared layer

the transient stability discrimination and margin prediction are realized simultaneously by using the multi-task learning method based on the homoscedastic uncertainty. On this basis

a transient stability assessment model is established to evaluate the performance of the proposed method. Finally

the New England 10-machine 39-bus system is adopted for simulation

training and verification. The results show that the proposed method can effectively improve the assessment accuracy and robustness.

关键词

Keywords

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