数据-物理联合驱动的大电网频率安全智能评估

新型电力系统的低惯量特征为其频率安全带来严峻挑战。为快速准确评估大电网受扰后的频率响应,文中提出数据-物理联合驱动的大电网频率安全智能评估方法。为实现数据模型和物理模型分析手段的有效结合,设计了频率安全评估的可信集成学习方法,准确评估数据驱动频率安全结果的可信度,并通过设定可信度阈值作为数据模型和物理模型的切换依据。若数据模型评估结果的可信度高于阈值,则采纳为可靠的数据驱动频率安全评估结果,否则切换为基于物理模型的时域仿真方法进行评估。利用四川电网仿真模型生成数据集并进行模型性能分析,结果表明所提方法兼具频率安全评估的快速性和准确性。