一种数据驱动的暂态电压稳定评估方法及其可解释性研究

作     者：周挺 杨军 詹祥澎 裴洋舟 张俊 陈厚桂 朱凤华 ZHOU Ting;YANG Jun;ZHAN Xiangpeng;PEI Yangzhou;ZHANG Jun;CHEN Hougui;ZHU Fenghua

作者机构：武汉大学电气与自动化学院湖北省武汉市430072 复杂系统管理与控制国家重点实验室(中国科学院自动化研究所)北京市海淀区100190 

出 版 物：《电网技术》 (Power System Technology)

年 卷 期：2021年第45卷第11期

页      面：4416-4425页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2018AAA0101502) Project Supported by the National Key R&D Program of China(2018AAA0101502)。 

主　　题：暂态电压稳定评估 数据驱动 Catboost模型 可解释性 Shapley值 

摘      要：将数据驱动方法用于电力系统暂态电压稳定评估可以较好地兼顾预测速度与准确性,但存在模型泛化能力不佳及可解释性差等问题。利用系统故障后采集的物理量作为输入特征,基于支持类别特征的梯度提升(gradient boosting with categorical features support,Catboost)算法构建暂态电压稳定评估模型。在模型训练中采用排序提升的方法避免预测偏移问题,提升准确性;使用对称决策树以提高计算效率;同时考虑数据的类别不平衡特性,采用代价敏感手段提高模型的分类性能。为了提高模型的可解释性,提出基于SHAP理论的暂态电压稳定评估归因分析框架,通过计算Shapley值的平均绝对值大小得到暂态电压稳定特征重要性排序,并根据每个特征的边际贡献,进一步量化不同输入特征对模型输出结果的影响。在新英格兰10机39节点系统上的测试结果表明,所提方法比其他机器学习算法具有更高的预测准确性与更快的预测速度,基于Shapley值的归因分析方法能够有效地解释输入特征对暂态电压稳定的影响以及机器学习模型对样本的预测结果。