【摘 要】
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针对暂态稳定预防控制在线计算快速性要求和时域方程计算复杂性之间的矛盾,将深度置信网络(deep belief network,DBN)和NSGA-II引入暂态稳定预防控制中,提出深度学习驱动的电
【机 构】
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四川大学电气工程学院,四川省成都市,610065
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针对暂态稳定预防控制在线计算快速性要求和时域方程计算复杂性之间的矛盾,将深度置信网络(deep belief network,DBN)和NSGA-II引入暂态稳定预防控制中,提出深度学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制进化算法.该算法包含一套基于深度置信网络的电力系统暂态稳定评估器,可在无需人为干预情况下,通过“无监督预训练–参数调优”的训练方式,精确拟合发电机出力和系统暂态稳定系数(transient stability index,TSI)间映射关系,并以深度网络结构代替传统暂态稳定约束最优潮流(transient stability constrained optimal power flow,TSCOPF)模型中非线性微分代数方程计算与繁杂的暂稳校验.区别于传统机器学习方法通常用于状态映射和匹配辨识,该文将训练后的暂态稳定评估器作为非显式“黑盒约束”(box-constraints)嵌入进化算法的迭代寻优过程中,实现了预想故障集约束下,以控制代价最小为目标的发电再调度预防控制优化策略的数据驱动求取技术,亦能为类似安全性、稳定性、可靠性规则嵌入对应控制策略模型并高效求解提供方法参考.IEEE 39、68、140节点算例测试表明,所提去模型化(model-free)方法结合进化算法能有效降低TSCOPF模型计算复杂度,快速、稳定地获取运行方式优化调整策略,可为暂稳预防控制在线决策提供新工具.
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