廣域監(jiān)測系統(tǒng)(WAMS)如今已被廣泛應用于電力系統(tǒng)中,而基于WAMS的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析的研究進行的如火如荼。目前研究方法主要包括時域仿真法、直接法和人工智能法等。由于電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,基于人工智能的暫態(tài)穩(wěn)定分析方法被看作是最具有前景的方法之一,國內(nèi)外研究學者提出了多種應用于暫態(tài)穩(wěn)定分析的智能算法(包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、決策樹等)以提高預測精度,然而上述算法仍然存在準確率低、可解釋性差等問題。針對這些問題,本文主要研究內(nèi)容包括:1)通過分析電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定的機理,研究影響暫態(tài)穩(wěn)定性的物理因素,利用電力系統(tǒng)分析綜合程序(PSASP)模擬真實電網(wǎng)中相量測量單元(PMU),設置電網(wǎng)中常見的擾動(如短路、斷路等),采集電網(wǎng)中發(fā)電機的角度、角速度、有功功率、母線電壓、電流等數(shù)據(jù)。2)提出一種基于XGBoost的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預測方法,基于PMU數(shù)據(jù)構(gòu)建暫穩(wěn)特征,并分析特征之間的皮爾遜相關系數(shù)以進行特征選擇。將上述得到的特征作為模型輸入,在電力系統(tǒng)故障切除后及時預測該故障是否會導致系統(tǒng)失穩(wěn)。基于模型得到特征重要度排序,挖掘出對暫態(tài)穩(wěn)定性影響較大的特征,同時又可以剔除不重要的特征,加快模型訓練速度且可以防止過擬合。然后針對電網(wǎng)中發(fā)生的某一具體故障,利用XGBoost模型進行預測,結(jié)果表明可以達到暫態(tài)穩(wěn)定實時預測的要求,并使用LIME算法對預測結(jié)果進行解釋,提高了模型的可解釋性。3)由于傳統(tǒng)的機器學習算法應用于暫態(tài)分析中需要基于PMU信息進行人工構(gòu)建暫穩(wěn)特征,特征構(gòu)建的好壞直接影響到預測結(jié)果,并且構(gòu)建特征的過程費時費力。為了解決該問題,提出了基于深度學習的暫態(tài)穩(wěn)定評估,由于深度學習較于傳統(tǒng)機器學習有兩個優(yōu)點:一是面對大數(shù)據(jù)量時,深度學習的擬合能力更強,二是可以自動提取特征。因此分別將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)應用于電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預測中。4)為了進一步解析電網(wǎng)受到的擾動,除了判別擾動是否會導致系統(tǒng)失穩(wěn)外,又提出基于深度學習的電力系統(tǒng)故障定位。在新英格蘭10機39節(jié)點系統(tǒng)進行算例分析,該系統(tǒng)中有34條交流線路�；贑NN模型的暫態(tài)穩(wěn)定性預測和故障定位準確率均可達到99%以上。
【學位單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TM712
【部分圖文】：

功角達到b 。Pm2Pm1ab90° 180°P雙回線路工作時Pe圖 2-3 雙回線運行時有功-功角關系圖2.1.3 等面積定則將發(fā)電機轉(zhuǎn)子搖擺方程所定義的發(fā)電機動態(tài)行為和功角特性相結(jié)合，即可用等面積定則來解釋暫態(tài)穩(wěn)定的概念。對式(2-7)搖擺方程處理，用功率標幺值替代轉(zhuǎn)矩

電子科技大學碩士學位論文4.1.2 LSTM 簡介循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（recurrent neural network, RNN）出現(xiàn)在 20 世紀 80 年代，它是一種專門處理序列輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡，圖 4-3 為 RNN 的基本結(jié)構(gòu)。RNN 能夠處理變長序列輸入，且具有“記憶”特性，在自然語言處理和其他時間序列任務中效果顯著。

可以優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并將訓練過的模型部署到云、數(shù)據(jù)中心、嵌入式統(tǒng)或者汽車產(chǎn)品平臺；DeepStream，可通過智能視頻分析和多傳感器處理為態(tài)勢知提供完整的流分析工具包。4.1.4 深度學習框架我們可以使用 Python 或其他編程語言從頭開始實現(xiàn)自己的深度學習算法，是深度學習模型龐大而復雜，我們不必從頭開始編寫每個函數(shù)，而是依靠深度學框架和軟件庫來有效的構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡。由于深度學習在近幾年飛速發(fā)展，一高科技公司(如 Google，F(xiàn)acebook 等)開發(fā)了非常方便的深度學習開源框架。目前較流行的深度學習框架包括 Tensorflow，Keras，Pytorch 等。對于深度學習框架，每一個框架都有不同的特性，它們使用不同的技術優(yōu)化度學習算法。為了全面評估各個深度學習框架，下圖綜合了相關深度學習框架的索熱度、文章數(shù)量、書籍數(shù)量、Github 活躍度等對目前比較流程的深度學習框架行了評分。綜合上述指標，表 4-5 展示了各個主流的深度學習框架在 2018 年的行程度。
【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 朱利鵬;陸超;孫元章;黃河;蘇寅生;李智歡;;基于數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)域暫態(tài)電壓穩(wěn)定評估[J];電網(wǎng)技術;2015年04期

2 王亞俊;王波;唐飛;陳得治;王靜;王乙斐;周雨田;;基于響應軌跡和核心向量機的電力系統(tǒng)在線暫態(tài)穩(wěn)定評估[J];中國電機工程學報;2014年19期

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相關博士學位論文 前1條

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本文編號：2852225