基于卷积神经网络的电力系统暂态稳定预防控制方法
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作者:
作者单位:

(电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京 100192)

作者简介:

田 芳(1973—),女,通信作者,博士,教授级高级工程师,研究方向为电力系统分析与控制、电力系统数字仿真;E-mail: tianf@epri.sgcc.com.cn 周孝信(1940—),男,教授级高级工程师,中国科学院院士,中国电力科学研究院名誉院长,研究方向为电力系统分析与控制、电力系统仿真以及综合能源系统等; 史东宇(1980—),男,教授级高级工程师,研究方向为电力系统安全稳定评估与控制、仿真分析技术等。

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家重点研发计划项目资助(5442XT180029)


A preventive control method of power system transient stability based on a convolutional neural network
Author:
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(State Key Laboratory of Power Grid Safety and Energy Conservation (China Electric Power Research Institute), Beijing 100192, China)

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    摘要:

    为了更好地实现电力系统暂态稳定预防控制,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的电力系统暂态稳定预防控制方法。通过CNN模型输出变量灵敏度选择控制发电机并确定控制量,然后采用CNN和时域仿真相结合的暂态稳定评估方法进行控制方案校核,得到使系统在预想故障下稳定的控制方案。采用某省级电网算例进行预防控制效果验证。结果表明,采用所提出的预防控制方法,可以找到使系统恢复稳定的预防控制策略。

    Abstract:

    A preventive control method of power system transient stability based on a Convolutional Neural Network (CNN) is presented to better realize the control. The sensitivities of the CNN output variable are calculated to select control generators and determine the control amount, and the corresponding control scheme is verified by the transient stability assessment method based on the CNN combined with time-domain simulation to obtain the control scheme. This can stabilize the system under anticipated contingencies. A particular provincial power grid is analyzed to verify the effectiveness of the method. The results reveal that effective control measures are obtained with the proposed CNN-based transient stability preventive control method, and they can restore the system to a stable state. This work is supported by National Key Research and Development Program of China (No. 5442XT180029).

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

田 芳,周孝信,史东宇,等.基于卷积神经网络的电力系统暂态稳定预防控制方法[J].电力系统保护与控制,2020,48(18):1-8.[TIAN Fang, ZHOU Xiaoxin, SHI Dongyu, et al. A preventive control method of power system transient stability based on a convolutional neural network[J]. Power System Protection and Control,2020,V48(18):1-8]

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  • 收稿日期:2019-10-24
  • 最后修改日期:2020-02-24
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  • 在线发布日期: 2020-09-16
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