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公开(公告)号:CN117810957A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202311521686.4
申请日:2023-11-13
摘要: 一种基于Transformer自注意力机制的交直流混联电网紧急控制方法,包括以下步骤:采集历史电气数据,并对数据进行预处理;利用预处理后的数据对Transformer神经网络模型预训练;用预训练好的Transformer神经网络模型对实际电力系统中故障切除后数据进行稳定性预测,如果判断结果为不稳定,通过切机措施实现交直流电网紧急控制处理。本发明利用Transformer自注意力机制实现了高效的特征学习和模型解释,能够快速准确地找到失去同调性的机组,实现交直流混联电网的紧急控制。通过该方法,交直流混联电网能够在发生严重故障后实现快速、稳定的控制,提高了电网的可靠性和安全性。
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公开(公告)号:CN117674083B
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202311520969.7
申请日:2023-11-13
摘要: 一种基于SHAP‑LightGBM的交直流混联电网稳定控制方法,包括以下步骤:将交直流混联电网的每个发电机组的功角、电压、有功和无功参数作为特征,将电力系统的稳定与否作为标签,利用LightGBM模型进行预训练学习;在电力系统遇到故障后,通过故障后的电气信息进行预测,计算每个发电机组的有功和无功的SHAP值并按照贡献度大小从大到小排序;然后,按照排序逐一调整发电机组的有功和无功出力,并在每次调整后预测电力系统的稳定性,直至预测结果为稳定或所有发电机的出力都无法调整为止。在电力系统发生故障后,快速精准地调整发电机组的出力,实现电力系统的稳定控制,提高电力系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号:CN117674083A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311520969.7
申请日:2023-11-13
摘要: 一种基于SHAP‑LightGBM的交直流混联电网稳定控制方法,包括以下步骤:将交直流混联电网的每个发电机组的功角、电压、有功和无功参数作为特征,将电力系统的稳定与否作为标签,利用LightGBM模型进行预训练学习;在电力系统遇到故障后,通过故障后的电气信息进行预测,计算每个发电机组的有功和无功的SHAP值并按照贡献度大小从大到小排序;然后,按照排序逐一调整发电机组的有功和无功出力,并在每次调整后预测电力系统的稳定性,直至预测结果为稳定或所有发电机的出力都无法调整为止。在电力系统发生故障后,快速精准地调整发电机组的出力,实现电力系统的稳定控制,提高电力系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号:CN118380997A
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410410491.0
申请日:2024-04-07
申请人: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明提供一种基于TD3的电力系统暂态稳定紧急控制策略生成方法,包括包括如下步骤:构建电力系统暂态稳定紧急控制的TD3模型;初始化TD3模型中actor网络和critic网络的参数;构建TD3模型的经验回放缓冲区;基于初始化后的actor网络和critic网络以及经验回放缓冲区,使用TD3算法对actor网络和critic网络进行离线训练;基于离线训练后的TD3模型在电力系统实时场景中生成紧急控制策略并实施以维持暂态稳定性。本发明实现了电力系统在面临暂态稳定性挑战时的紧急控制,通过训练actor网络和critic网络,能够生成有效的控制策略,提高电力系统在突发事件下的暂态稳定性。
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