【摘 要】
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电网规模不断扩大、可再生能源渗透率增大以及大量电动汽车加入等新情况出现,给电力系统运行引入了更多的时空不确定性和随机性,以及更多的数据。电力系统运行愈加复杂,数据驱动型的人工智能方法将是解决这一问题的有效途径。在电力系统运行领域应用人工智能方法的关键在于获取充分的与任务对应的数据,即满足需求的潮流样本。虽然电力系统运行领域天然存在着大量潮流样本,但这些样本往往处于稳定域内,异常样本极少,难以应对与
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电网规模不断扩大、可再生能源渗透率增大以及大量电动汽车加入等新情况出现,给电力系统运行引入了更多的时空不确定性和随机性,以及更多的数据。电力系统运行愈加复杂,数据驱动型的人工智能方法将是解决这一问题的有效途径。在电力系统运行领域应用人工智能方法的关键在于获取充分的与任务对应的数据,即满足需求的潮流样本。虽然电力系统运行领域天然存在着大量潮流样本,但这些样本往往处于稳定域内,异常样本极少,难以应对与运行稳定相关的任务,更需要的是临界或是异常样本。以静态电压稳定为例,其关键在于静态电压稳定临界样本的生成,传统方法是通过多次调用连续潮流法或崩溃点法等逐点法仿真生成足够的静态电压稳定临界样本。但在电网新形势下,随着系统维度变高,仿真规模扩大,调用次数急剧增多,导致离线计算时间过长,还可能面临着与传统潮流计算相同的病态、不收敛等问题,限制了人工智能方法的应用,需要有新的生成方法。本文提出一种基于迁移学习与生成对抗网络的生成模型,用于静态电压稳定临界样本生成。首先,注意到临界样本是一种特殊的潮流样本,以非联络节点的电压作为样本的特征参量,可以解决样本的潮流不收敛与联络节点注入功率非零的问题;然后,择Wasserstein距离作为本文的损失函数,同时使用球面均匀分布作为功率增长方向与生成对抗网络输入,并在IEEE14节点系统上验证了Wasserstein距离与球面均匀分布的优越性;最后,建立与迁移学习结合的WGAN-GP模型,用于学习临界样本的特殊约束与分布,并选用样本的最小奇异值来表明生成样本的质量,在IEEE118节点系统上的算例研究结果表明,相较于直接使用WGAN-GP,与迁移学习结合能够更为有效地生成高质量的样本。
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