基于网络能量轨迹特征学习的新能源电力系统暂态稳定评估

张宇驰; 蔡国伟; 刘铖; 张泽栋; 王盈月; 杨晶莹

doi:10.7500/AEPS20240723007

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基于网络能量轨迹特征学习的新能源电力系统暂态稳定评估

特约专稿 | 更新时间：2025-06-16

- 基于网络能量轨迹特征学习的新能源电力系统暂态稳定评估
- Transient Stability Assessment of Power System with Renewable Energy Based on Network Energy Trajectory Feature Learning
- 电力系统自动化 2025年49卷第10期页码：20-28
- 作者机构：
  
  东北电力大学电气工程学院，吉林省吉林市 132012
- 作者简介：
  
  张宇驰(1997—)，女，博士研究生，主要研究方向：电力系统稳定分析与控制。E-mail：aazyc11600@163.com
  蔡国伟(1968—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统稳定分析与控制。E-mail：caigw@neepu.edu.cn
  刘铖(1985—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统稳定分析与控制。E-mail：05dylc@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上项目(52377082);国家重点研发计划资助项目(2021YFB2400800)
- DOI：10.7500/AEPS20240723007
  中图分类号：
- 收稿：2024-07-23，
  
  修回：2025-01-02，
  
  网络出版：2025-02-08，
  
  纸质出版：2025-05-25
- 稿件说明：
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张宇驰,蔡国伟,刘铖等.基于网络能量轨迹特征学习的新能源电力系统暂态稳定评估[J].电力系统自动化,2025,49(10):20-28.

ZHANG Yuchi,CAI Guowei,LIU Cheng,et al.Transient Stability Assessment of Power System with Renewable Energy Based on Network Energy Trajectory Feature Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(10):20-28.
张宇驰,蔡国伟,刘铖等.基于网络能量轨迹特征学习的新能源电力系统暂态稳定评估[J].电力系统自动化,2025,49(10):20-28. DOI： 10.7500/AEPS20240723007.

ZHANG Yuchi,CAI Guowei,LIU Cheng,et al.Transient Stability Assessment of Power System with Renewable Energy Based on Network Energy Trajectory Feature Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(10):20-28. DOI： 10.7500/AEPS20240723007.

摘要

快速准确的暂态稳定评估是保障电力系统安全稳定运行的关键。高比例电力电子设备并网导致电力系统受扰后呈现多控制切换的非光滑系统特征，给现有暂态稳定判别方法的准确性和泛化性带来了挑战。围绕新能源和直流输电并网电力系统，提出了一种基于网络能量轨迹特征学习的暂态稳定评估方法。首先，构建基于增广网络数据的新能源电力系统暂态能量函数，研究网络能量的时空分布特征与暂态稳定的映射关系，提出支路脆弱度指标及稳定判别指标。然后，根据支路脆弱度指标引导注意力权重实现关键支路特征增强，以稳定评估函数及支路相角差为输入特征，提出新能源电力系统暂态稳定评估模型。最后，通过新英格兰10机39节点系统及包含197节点的CEPRI-TAS实际系统仿真分析了电力电子设备切换控制对稳定判别方法的影响，验证了所提模型的准确性和有效性。

Abstract

Rapid and accurate transient stability assessment is the key to ensure the safe and stable operation of power system. The high proportion of power electronic equipment connected to the power grid leads to the non-smooth system characteristics of multi-control switching after the power system is disturbed

which brings challenges to the accuracy and generalization of the existing transient stability discrimination methods. A transient stability assessment method based on network energy trajectory feature learning is proposed for the grid-connected power systems with renewable energy and DC transmission. First

the transient energy function of power system with renewable energy based on augmented network data is constructed

the mapping relationship between the spatio-temporal distribution characteristics of network energy and transient stability is studied

and the branch vulnerability index and stability discrimination index are proposed. Then

attention weights are guided by branch vulnerability index to enhance key branch features. Using stability assessment function based on network energy and branch phase angle difference as input features

a transient stability assessment model of power system with renewable energy is proposed. Finally

through simulation analysis of New England 10-machine 39-bus system and CEPRI-TAS practical system with 197 buses

the impact of power electronic equipment switching control on stability discrimination methods is analyzed

and the accuracy and effectiveness of the proposed model are verified.

关键词

Keywords

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