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基于深层级联残差图卷积的暂态稳定评估模型及其实际电网应用
1
作者
向川
陈鎏凯
+2 位作者
陈勇
马遵
管霖
《广东电力》
北大核心
2024年第6期62-69,共8页
目前,数据驱动的暂态功角稳定评估模型的研究和测试主要在小规模算例系统进行,在实际电网的应用检验不足,其内在原因是图深度学习中的局部信息提取特点与功角稳定全局性的矛盾尚未解决。为此,设计一种深层级联残差图卷积模型,利用含残...
目前,数据驱动的暂态功角稳定评估模型的研究和测试主要在小规模算例系统进行,在实际电网的应用检验不足,其内在原因是图深度学习中的局部信息提取特点与功角稳定全局性的矛盾尚未解决。为此,设计一种深层级联残差图卷积模型,利用含残差连接的深层级联结构,实现模型层数堆叠性能的有效提升。利用MinMaxPooling模块,使模型参数与系统规模解耦。该模型结构设计与节点数量无关,可以解决数据驱动模型应用于大规模实际电网的问题。在某5419个节点的实际区域电网进行测试,结果验证了所提模型的有效性和实用性。
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关键词
暂态功角稳定评估
数据驱动
图卷积模型
残差连接
深层级联
实际电网测试
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职称材料
题名
基于深层级联残差图卷积的暂态稳定评估模型及其实际电网应用
1
作者
向川
陈鎏凯
陈勇
马遵
管霖
机构
云南电网有限责任公司电力科学研究院
华南理工大学电力学院
出处
《广东电力》
北大核心
2024年第6期62-69,共8页
基金
云南电网有限责任公司科技项目(056200KK52220044)
国家自然科学基金项目(52077080)。
文摘
目前,数据驱动的暂态功角稳定评估模型的研究和测试主要在小规模算例系统进行,在实际电网的应用检验不足,其内在原因是图深度学习中的局部信息提取特点与功角稳定全局性的矛盾尚未解决。为此,设计一种深层级联残差图卷积模型,利用含残差连接的深层级联结构,实现模型层数堆叠性能的有效提升。利用MinMaxPooling模块,使模型参数与系统规模解耦。该模型结构设计与节点数量无关,可以解决数据驱动模型应用于大规模实际电网的问题。在某5419个节点的实际区域电网进行测试,结果验证了所提模型的有效性和实用性。
关键词
暂态功角稳定评估
数据驱动
图卷积模型
残差连接
深层级联
实际电网测试
Keywords
transient power angle stability assessment
data-driven
graph convolution network
residual connectivity
deep cascading
real grid testing
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于深层级联残差图卷积的暂态稳定评估模型及其实际电网应用
向川
陈鎏凯
陈勇
马遵
管霖
《广东电力》
北大核心
2024
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