基于两阶段信息压缩的电网动态轨迹预测与稳定性评估

刘嘉诚; 刘俊; 李雨婷; 王光耀

doi:10.7500/AEPS20230605005

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基于两阶段信息压缩的电网动态轨迹预测与稳定性评估

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于两阶段信息压缩的电网动态轨迹预测与稳定性评估
- Dynamic Trajectory Prediction and Stability Assessment for Power Grid Based on Two-stage Information Compression
- 电力系统自动化 2023年47卷第20期页码：13-22
- 作者机构：
  
  陕西省智能电网重点实验室（西安交通大学），陕西省西安市 710049
- 作者简介：
  
  刘嘉诚(1998—)，男，博士研究生，主要研究方向：电力系统暂态稳定性分析、新能源电力系统优化运行。E-mail：ljc9980227@stu.xjtu.edu.cn
  刘俊(1982—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电力系统运行分析和控制、电力系统稳定性、电力系统并行计算、可再生能源并网、HVDC和FACTS技术等。E-mail：eeliujun@mail.xjtu.edu.cn
  李雨婷(2000—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电力系统暂态稳定性分析、人工智能在电力系统中的应用。E-mail：2502190083@qq.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2021YFB2400800);State Grid Corporation of China(SGSDDK00WJJS2200092)
- DOI：10.7500/AEPS20230605005
  中图分类号：
- 收稿：2023-06-05，
  
  修回：2023-08-07，
  
  网络出版：2023-09-15，
  
  纸质出版：2023-10-25
- 稿件说明：
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刘嘉诚,刘俊,李雨婷等.基于两阶段信息压缩的电网动态轨迹预测与稳定性评估[J].电力系统自动化,2023,47(20):13-22.

LIU Jiacheng,LIU Jun,LI Yuting,et al.Dynamic Trajectory Prediction and Stability Assessment for Power Grid Based on Two-stage Information Compression[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(20):13-22.
刘嘉诚,刘俊,李雨婷等.基于两阶段信息压缩的电网动态轨迹预测与稳定性评估[J].电力系统自动化,2023,47(20):13-22. DOI： 10.7500/AEPS20230605005.

LIU Jiacheng,LIU Jun,LI Yuting,et al.Dynamic Trajectory Prediction and Stability Assessment for Power Grid Based on Two-stage Information Compression[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(20):13-22. DOI： 10.7500/AEPS20230605005.

摘要

故障后的暂态稳定性评估与动态功角轨迹预测对于电力系统稳定运行与紧急控制决策具有重要意义。直接采用系统全部的暂态初期响应观测对全时域的功角轨迹进行预测，将使得模型输入与输出过于复杂且关联规则难以挖掘，限制了其在大规模电力系统中的实用性。因此，文中提出了一种基于两阶段信息压缩的电力系统动态功角轨迹预测与稳定性评估方法。阶段1将暂态初期响应采用统一流形逼近与投影算法映射至低维欧氏空间，从而计算互信息作为相关性度量

然后基于改进最大相关与最小冗余算法综合相关性与冗余度进行特征筛选，从而剔除响应特征集中的冗余信息。阶段2采用改进的分辨率自适应最大三角形三桶算法对全时域功角轨迹进行压缩，提升轨迹数据的信息密度。最后，基于门控循环单元构建动态功角压缩轨迹预测与稳定性评估模型，并采用CEPRI-TAS算例系统验证了所提方法的有效性。

Abstract

Post-fault transient stability assessment and dynamic power angle prediction are of great significance for the stable operation and emergency control decision of power systems. Directly using all the initial transient response observations to predict power angle trajectories in the whole transient process will cause the input and output of the model to be too complex and difficult to mine the association rules

which restricts the utility in larger-scale power systems. Therefore

this paper proposes a dynamic power angle trajectory prediction and stability assessment method for power systems based on two-stage information compression. In stage one

the initial transient response is mapped into low-dimensional Euclidean space by uniform manifold approximation and projection (UMAP) algorithm to compute mutual information as correlation measurement. Then

feature selection is implemented by improved maximum relevance and minimum redundancy (imRMR) algorithm which synthesizes relevance and redundancy to eliminate redundant information from the response feature set. In stage two

a resolution adaptive largest triangle three buckets (RALTTB) algorithm is utilized to compress the power angle trajectories in the whole transient process to enhance the information density of the trajectory data. Finally

the dynamic compressed power angle trajectory prediction and stability assessment model is built based on gated recurrent unit (GRU) and the effectiveness is verified by CEPRI-TAS case system.

关键词

Keywords

references

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