考虑时空完整性的新型电力系统运行断面图生成与特征提取

曲朝阳; 张振明; 曲楠; 单庆玉; 周玉光

doi:10.7500/AEPS20230826002

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考虑时空完整性的新型电力系统运行断面图生成与特征提取

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 考虑时空完整性的新型电力系统运行断面图生成与特征提取
- Operation Section Image Generation and Feature Extraction for New Power System Considering Spatio-Temporal Integrity
- 电力系统自动化 2024年48卷第12期页码：156-164
- 作者机构：
  
  1.东北电力大学电气工程学院，吉林省吉林市 132012
  2.国网江苏省电力有限公司南京供电公司，江苏省南京市 210008
  3.国网吉林省电力有限公司，吉林省长春市 130022
- 作者简介：
  
  曲朝阳(1964—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：智能电网信息处理、人工智能技术及其在电力系统中的应用。E-mail：qzywww@neepu.edu.cn
  张振明(1995—)，男，通信作者，博士研究生，主要研究方向：电力系统智能调度、大数据分析、深度学习。E-mail：1202100021@neepu.edu.cn
  曲楠(1990—)，男，硕士，工程师，主要研究方向：智能电网调度、电力系统安全稳定评估与控制。E-mail：351178520@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52377081);已申请国家发明专利（申请号：2023110206620）
- DOI：10.7500/AEPS20230826002
  中图分类号：
- 收稿：2023-08-26，
  
  修回：2023-12-21，
  
  网络出版：2023-03-29，
  
  纸质出版：2024-06-25
- 稿件说明：
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曲朝阳,张振明,曲楠等.考虑时空完整性的新型电力系统运行断面图生成与特征提取[J].电力系统自动化,2024,48(12):156-164.

QU Zhaoyang,ZHANG Zhenming,QU Nan,et al.Operation Section Image Generation and Feature Extraction for New Power System Considering Spatio-Temporal Integrity[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(12):156-164.
曲朝阳,张振明,曲楠等.考虑时空完整性的新型电力系统运行断面图生成与特征提取[J].电力系统自动化,2024,48(12):156-164. DOI： 10.7500/AEPS20230826002.

QU Zhaoyang,ZHANG Zhenming,QU Nan,et al.Operation Section Image Generation and Feature Extraction for New Power System Considering Spatio-Temporal Integrity[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(12):156-164. DOI： 10.7500/AEPS20230826002.

摘要

针对新型电力系统运行场景复杂多变、调度目标繁多导致调度方案应变能力不足的问题，提出了一种考虑时空完整性的新型电力系统运行断面图生成与特征提取方法。首先，以系统历史运行断面为数据依托，从时间和空间2个维度出发，定义了考虑时空完整性的时序运行断面数学化表征形式；然后，围绕运行断面数据高维且非线性的特点，设计基于格拉姆角求和场的运行断面高维空间转换算法，将高维时序运行数据编码为运行断面图；最后，以VGG16为基模型，保留其前13层卷积层，并引入全局最大池化层(GMP)替代其末端的全连接层，构建了系统运行断面图的VGG13_GMP特征提取模型。通过算例分析验证了所提方法的有效性及鲁棒性。

Abstract

An operation section image generation and feature extraction method for new power system considering spatio-temporal integrity is proposed to address the problem of insufficient adaptability of scheduling schemes due to the complex and varied operation scenarios and numerous scheduling objectives of the new power system.Firstly

based on the data of the historical operation section of the system

from the two dimensions of time and space

the mathematical representation form of the time-series operation section considering spatio-temporal integrity is defined. Then

around the high-dimensional and nonlinear data characteristics of the operation section

a high-dimensional space conversion algorithm for the operation section based on the Gramian angular summation field is designed

and the high-dimensional time-series operation data is encoded into operation section images. Finally

using VGG16 as the base model

retaining its first 13 convolutional layers

and introducing the global max pool layer (GMP) to replace the fully connected layer at the end

the VGG13_GMP feature extraction model of the system operation section image is constructed. The effectiveness and robustness of the proposed method are verified through the case analysis.

关键词

Keywords

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