基于神经网络预测校核的暂态稳定预防控制

• 作者: 刘俊勇 刘友波 刘挺坚 杨跃 邱高 黄震
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 暂态稳定预测 在线预防控制 神经网络 发电再调度
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 4076-4082
• 页数: 7页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.0421

摘要

针对电力系统稳定预防控制在线计算的复杂性,提出一种基于神经网络预测校核的在线预防控制决策方法.利用神经网络构建有功出力控制变量与暂稳TSI指标之间的映射关系,基于发电机有功输入实现数据驱动下的暂态稳定快速预测,取代基于微分代数方程的求解.在预防控制最优潮流模型中,嵌入离线训练的神经网络暂稳预测模型作为稳定性约束.由于在适应度函数计算中引入神经网络,利用神经网络的快速预测取代传统方法中的时域仿真校验计算,结合智能算法迭代求解时既实现预想故障集下的暂态稳定性校核,又保证较高的求解效率以满足在线计算的需求.模型最终求解结果可作为有效的在线预防控制策略,以保证故障发生后系统的稳定性.最后通过新英格兰39节点测试算例,验证了方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘俊勇		423	6701	41.0	61.0
2	刘友波		146	1570	21.0	33.0
3	杨跃		7	13	2.0	3.0
4	刘挺坚		10	30	3.0	5.0
5	邱高		11	41	3.0	6.0
6	黄震		9	0	0.0	0.0