数据驱动的电力系统动态安全评估研究综述

作     者：姜力杨 盖晨昊 齐航 孙润稼 JIANG Liyang;GAI Chenhao;QI Hang;SUN Runjia

作者机构：国网山东省电力公司烟台供电公司山东烟台264001 山东鲁软数字科技有限公司山东济南250000 山东大学电气工程学院山东济南250061 

出 版 物：《山东电力技术》 (Shandong Electric Power)

年 卷 期：2024年第51卷第4期

页      面：27-35页

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

基　　金：国家自然科学基金(52177096) 山东省自然科学基金(ZR2021QE221) 

主　　题：数据驱动 动态安全评估 特征选择 模型训练 模型更新 在线评估 

摘      要：大规模新能源和柔性负荷的接入使得电网运行方式不确定性增加,电网运行状态频繁接近稳定极限,各类动态安全风险突出。作为一种高效评估方法,数据驱动的动态安全评估(dynamic security assessment,DSA)能够直接获取输入特征与动态安全输出间的映射关系,快速发现各类动态安全风险,是提高电网安全防御水平的重要手段。随着电力大数据和人工智能技术的发展,各类先进的机器学习方法被广泛探索并应用于电力系统DSA。按照数据驱动的DSA流程,从特征选择、模型训练、模型更新、在线评估等四方面综述了现有研究进展,并总结了数据驱动的DSA面临的五大挑战。