基于电气坐标的电力系统动态安全分区评估及模型更新

齐航; 李常刚; 刘玉田; 闫炯程

doi:10.7500/AEPS20241113003

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基于电气坐标的电力系统动态安全分区评估及模型更新

学术研究 | 更新时间：2025-09-25

- 基于电气坐标的电力系统动态安全分区评估及模型更新
- Dynamic Security Partitioning Assessment and Model Updating of Power System Based on Electrical Coordinates
- 电力系统自动化 2025年49卷第17期页码：101-111
- 作者机构：
  
  电网智能化调度与控制教育部重点实验室（山东大学），山东省济南市 250061
- 作者简介：
  
  齐航(1996—)，男，博士研究生，主要研究方向：电力系统安全稳定分析与控制。E-mail：sdqihang2018@163.com
  李常刚(1984—)，男，通信作者，博士，教授，主要研究方向：电力系统安全稳定分析与控制。E-mail：lichgang@sdu.edu.cn
  刘玉田(1964—)，男，博士，教授，主要研究方向：电力系统运行与控制。E-mail：liuyt@sdu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52177096)
- DOI：10.7500/AEPS20241113003
  中图分类号：
- 收稿日期：2024-11-13，
  
  修回日期：2025-02-06，
  
  网络出版日期：2025-06-24，
  
  纸质出版日期：2025-09-10
- 稿件说明：
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齐航,李常刚,刘玉田等.基于电气坐标的电力系统动态安全分区评估及模型更新[J].电力系统自动化,2025,49(17):101-111.

QI Hang,LI Changgang,LIU Yutian,et al.Dynamic Security Partitioning Assessment and Model Updating of Power System Based on Electrical Coordinates[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(17):101-111.
齐航,李常刚,刘玉田等.基于电气坐标的电力系统动态安全分区评估及模型更新[J].电力系统自动化,2025,49(17):101-111. DOI： 10.7500/AEPS20241113003.

QI Hang,LI Changgang,LIU Yutian,et al.Dynamic Security Partitioning Assessment and Model Updating of Power System Based on Electrical Coordinates[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(17):101-111. DOI： 10.7500/AEPS20241113003.

摘要

考虑运行方式和故障位置的电力系统动态安全评估(DSA)需要海量训练样本，且评估模型结构复杂，存在训练成本高昂和在线更新困难等问题。为解决上述问题，提出一种电力系统动态安全分区评估及模型增量更新方法，降低评估模型复杂度，实现无灾难性遗忘的模型在线增量更新。首先，构建电气坐标作为节点位置特征，引入切比雪夫距离度量节点位置特征间差异，并基于空间约束均值偏移（SCMS）聚类算法进行电网自适应分区。然后，提取运行方式和故障位置特征，将切比雪夫距离嵌入双隐层径向基神经网络（RBFNN），针对不同区域故障位置分别构建分区评估模型。最后，提出模型在线增量更新方法，避免模型更新过程中的灾难性遗忘问题。以中国某省级电网暂态功角稳定评估为应用场景，验证了所提方法的有效性。

Abstract

The dynamic security assessment (DSA) of power systems considering the operation mode and fault location requires a large number of training samples

and the structure of assessment model is complex

which has the problems of high training costs and difficulty in online updates. To solve these problems

a method for dynamic security partitioning assessment and model increment updating of power system is proposed

which reduces the complexity of the assessment model and enables online model increment updating without catastrophic forgetting. Firstly

electrical coordinates are constructed as node position features

and the Chebyshev distance is introduced to measure the difference between node position features

and the adaptive partitioning of the power grid is carried out based on the space constrained mean shift (SCMS) clustering algorithm. Secondly

the operation modes and fault location features are extracted

and the Chebyshev distance is embedded in the double-hidden-layer radial basis function neural network (RBFNN). Partitioning assessment models for various fault locations in various regions are constructed. Finally

an online model increment updating method is proposed to avoid the problem of catastrophic forgetting during the model updating process. The effectiveness of the proposed method is verified using a transient power angle stability assessment of a provincial power grid in China as an application scenario.

关键词

Keywords

references

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