知识-数据融合的直流送端系统暂态过电压幅值预测

秦博宇; 高鑫; 张哲; 丁涛; 张逸兴

doi:10.7500/AEPS20230803001

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知识-数据融合的直流送端系统暂态过电压幅值预测

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 知识-数据融合的直流送端系统暂态过电压幅值预测
- Transient Overvoltage Amplitude Prediction for DC Sending-end System Based on Knowledge-Data Fusion Model
- 电力系统自动化 2024年48卷第14期页码：110-118
- 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：
  
  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
  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
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2021YFB2400800)
- DOI：10.7500/AEPS20230803001
  中图分类号：
- 收稿：2023-08-03，
  
  修回：2023-12-19，
  
  网络出版：2024-03-06，
  
  纸质出版：2024-07-25
- 稿件说明：
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秦博宇,高鑫,张哲等.知识-数据融合的直流送端系统暂态过电压幅值预测[J].电力系统自动化,2024,48(14):110-118.

QIN Boyu,GAO Xin,ZHANG Zhe,et al.Transient Overvoltage Amplitude Prediction for DC Sending-end System Based on Knowledge-Data Fusion Model[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(14):110-118.
秦博宇,高鑫,张哲等.知识-数据融合的直流送端系统暂态过电压幅值预测[J].电力系统自动化,2024,48(14):110-118. DOI： 10.7500/AEPS20230803001.

QIN Boyu,GAO Xin,ZHANG Zhe,et al.Transient Overvoltage Amplitude Prediction for DC Sending-end System Based on Knowledge-Data Fusion Model[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(14):110-118. DOI： 10.7500/AEPS20230803001.

摘要

对于含大规模风电的高压直流外送系统，换相失败、直流闭锁等故障可能导致送端交流母线出现暂态过电压，进而引发新能源连锁脱网，严重威胁电网的安全稳定运行。为刻画直流故障对系统安全稳定运行能力的影响，提出一种知识-数据融合的直流送端系统暂态过电压幅值预测方法。首先，通过修正决策树分裂过程中的分支质量衡量指标提出改进决策树算法，挖掘暂态过电压与关键电气量的映射关系，提升过电压幅值预测模型的评估性能。其次，基于系统机理模型分析送端系统功率交换情况与交流母线电压的关联关系，推导模型驱动的换流站母线暂态过电压幅值解析表达式。最后，结合理论分析方法，建立知识-数据融合模型以快速修正过电压幅值理论计算结果，提升融合模型在训练样本不足或输入特征选择不当情况下的鲁棒性。面向存在暂态过电压问题的直流送端系统，仿真结果验证了所提暂态过电压幅值预测方法的有效性。

Abstract

For the high-voltage direct current (DC) sending system containing large-scale wind power

faults such as commutation failure and DC blocking may lead to transient overvoltage on alternating current (AC) bus at the sending end

leading to the tripping risk of renewable energy units and posing a serious threat to the safe and stable operation of power grid. To characterize the impact of DC faults on the safe and stable operation ability of the system

the transient overvoltage amplitude prediction method for the DC sending-end systems based on knowledge-data fusion model is proposed. Firstly

an improved decision tree algorithm is proposed by modifying the branch quality measurement index during the decision tree splitting process. The mapping relationship between the transient overvoltage and the key electric quantities is fully explored

and the evaluation performance of the overvoltage amplitude prediction model is improved. Secondly

based on the system mechanism model

the correlation between the power exchange situation of the sending-end system and the AC bus voltage is analyzed

and the model driven analytical expression for the transient overvoltage amplitude of the converter station bus is derived. Finally

combining theoretical analysis methods

a knowledge-data fusion model is established to quickly correct the theoretical calculation results of the overvoltage amplitude and improve the robustness of the fusion model in the case of insufficient training samples or improper input feature selection. The simulation results verify the effectiveness of the proposed transient overvoltage amplitude prediction method for the DC sending-end system with transient overvoltage problem.

关键词

Keywords

references

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