考虑注意力机制的CNN-LSTM高渗透风电并网暂态电压稳定性研究

作     者：张红颖 贾一超 汪江志 张巍 Zhang Hongying;Jia Yichao;Wang Jiangzhi;Zhang Wei

作者机构：中国电力科学研究院有限公司江苏南京210037 上海理工大学机械工程学院上海200093 

出 版 物：《可再生能源》 (Renewable Energy Resources)

年 卷 期：2024年第42卷第3期

页      面：398-406页

核心收录：

学科分类：080703[工学-动力机械及工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 080704[工学-流体机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家电网有限公司科技项目(5100-202255379A-2-0-ZN) 

主　　题：风电并网 暂态电压稳定 暂态评估指标 故障限流器 

摘      要：为了能够快速且精确地判断出风电场接入电网后系统暂态电压稳定性,文章基于注意力机制提出一种卷积-长短时记忆网络(Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)暂态稳定评估指标。为了更好地捕捉输入数据中空间和时间的相关性,基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)进行特征降维;针对高比例的新能源电网中,整个系统的短路容量下降、短路电流水平攀升问题,提出了安装超导故障限流器的主动支撑措施,限制故障过程短路电流水平,维持并网点电压稳定。最后,在PSD-BPA中搭建含风电的IEEE39节点系统进行仿真计算和数据采集。结果表明,KPCA方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,所提评估指标具有更高的辨识能力,所提改进措施对高比例风电并网系统暂态电压稳定具有积极作用。