【摘 要】
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如何快速、准确地对电力系统进行暂态稳定分析和紧急控制是保障电力系统安全稳定运行的两个重要问题。随着新能源的大规模并网和特高压直流线路的大规模投运,我国电力系统逐渐形成交直流混联大电网,电网拓扑变化频繁、工况日益复杂,功角失稳和电压失稳现象经常同时出现,为电力系统暂态稳定分析和紧急控制带来了新的挑战。传统的基于物理模型的方法难以适应当前复杂的电网,而基于传统深度学习模型的方法可解释性较差,对拓扑变化
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如何快速、准确地对电力系统进行暂态稳定分析和紧急控制是保障电力系统安全稳定运行的两个重要问题。随着新能源的大规模并网和特高压直流线路的大规模投运,我国电力系统逐渐形成交直流混联大电网,电网拓扑变化频繁、工况日益复杂,功角失稳和电压失稳现象经常同时出现,为电力系统暂态稳定分析和紧急控制带来了新的挑战。传统的基于物理模型的方法难以适应当前复杂的电网,而基于传统深度学习模型的方法可解释性较差,对拓扑变化场景的泛化能力不足。图深度学习的发展为拓扑变化下的暂态稳定分析与控制提供了新的思路。本文对基于图深度学习的交直流混联电网暂态稳定评估和控制进行了深入研究,主要研究内容如下:（1）针对交直流混联电网的暂态稳定评估问题,提出了一种基于图卷积聚合网络的暂态稳定评估方法。根据图神经网络的原理选择了输入特征并设计了图数据处理方法,建立了多个评估指标,基于图卷积聚合网络构建了能够有效学习电力系统拓扑结构信息的模型,通过多任务学习方式实现了模型对功角稳定和电压稳定的同步评估,验证了所提出模型的优越性。（2）针对评估模型缺乏可解释性问题,提出了基于梯度类激活映射和图神经网络解释器的评估模型解释方法。分析了不同解释方法的特点,通过梯度计算得到节点热力值,从母线重要性角度对评估模型进行了解释,通过特征扰动得到结构掩码和特征掩码,进一步从线路和特征重要性角度对评估模型进行了解释。（3）针对交直流混联电网的紧急控制问题,提出了一种基于深度图强化学习的紧急控制方法。采用图神经网络提取了环境特征,针对紧急控制任务设计了强化学习的状态空间、动作空间、奖励函数,结合暂态稳定分析,构建了紧急控制策略框架,实现了故障后的有效紧急控制决策,验证了该方法在拓扑变化场景下的有效性。本文研究内容能够提升暂态稳定评估模型对拓扑变化的适应性,增强评估模型的可解释性,根据系统运行工况进行有效的紧急控制决策,有助于保证当前复杂电网的暂态稳定。
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