基于深度学习的恒功率负荷直流微电网稳定性分析

杨建; 刘笑; 董密; 李力; 宋冬然; 黄连生

doi:10.7500/AEPS20221222001

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基于深度学习的恒功率负荷直流微电网稳定性分析

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于深度学习的恒功率负荷直流微电网稳定性分析
- Deep Learning Based Stability Analysis of DC Microgrid with Constant Power Loads
- 电力系统自动化 2023年47卷第15期页码：188-197
- 作者机构：
  
  1.中南大学自动化学院，湖南省长沙市 410083
  2.中国科学院等离子体物理研究所，安徽省合肥市 230031
- 作者简介：
  
  杨建(1978—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电机控制、电力电子。E-mail：jian.yang@csu.edu.cn
  刘笑(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：直流微电网的稳定性分析。E-mail：lx032230264@163.com
  董密(1976—)，女，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：智能电网、太阳能发电及人工智能。E-mail：mi.dong@csu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52177204);湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30875);安徽省科技重大专项计划资助项目(202003a05020019)
- DOI：10.7500/AEPS20221222001
  中图分类号：
- 收稿：2022-12-22，
  
  修回：2023-05-11，
  
  网络出版：2023-06-26，
  
  纸质出版：2023-08-10
- 稿件说明：
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杨建,刘笑,董密等.基于深度学习的恒功率负荷直流微电网稳定性分析[J].电力系统自动化,2023,47(15):188-197.

YANG Jian,LIU Xiao,DONG Mi,et al.Deep Learning Based Stability Analysis of DC Microgrid with Constant Power Loads[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(15):188-197.
杨建,刘笑,董密等.基于深度学习的恒功率负荷直流微电网稳定性分析[J].电力系统自动化,2023,47(15):188-197. DOI： 10.7500/AEPS20221222001.

YANG Jian,LIU Xiao,DONG Mi,et al.Deep Learning Based Stability Analysis of DC Microgrid with Constant Power Loads[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(15):188-197. DOI： 10.7500/AEPS20221222001.

摘要

针对恒功率负荷(CPL)因负阻抗特性导致直流微电网母线电压失稳的问题，从限制CPL取值范围出发，引入深度学习算法分析系统的稳定性。首先，通过采用直流微电网机理模型仿真，建立初始数据库；然后，对数据库进行预处理，在此基础上，利用最大信息系数进行相关性分析，得到系统参数与CPL临界值之间的相关性强弱信息，并实现输入特征降维；接着，采用自定义损失函数与量化预测性能等方法设计适用于CPL临界值预测的深度学习策略。最后，针对不同场景的直流微电网进行仿真测试，并通过硬件在环实验验证所提深度学习策略的有效性和优越性。

Abstract

Aiming at the bus voltage instability problems of DC microgrids caused by constant power loads (CPLs) due to negative impedance characteristics

starting from limiting the value range of CPL

a deep learning algorithm is introduced to analyze the system stability. Firstly

the mechanism model of the DC microgrid is adopted to conduct the simulations

thus setting the initial database. Secondly

the database is preprocessed

and on this basis

the maximal information coefficient is used for correlation analysis to obtain the relationship strength between the system parameters and CPL critical values

as well as to achieve the dimension reduction of input features. Thirdly

a deep learning strategy suitable for CPL critical value prediction is designed by using a custom loss function and quantified prediction performance methods. Finally

the simulation tests are conducted on the DC microgrid in different scenarios

and the effectiveness and superiority of the proposed deep learning strategy are validated through the hardware-in-the-loop experiments.

关键词

Keywords

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