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基于深度学习和RMT的电网状态与系统稳定性评估方法研究

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基于深度学习和RMT的电网状态与系统稳定性评估方法研究

作者：毛钧毅贵州大学

学位级别：硕士

现代电网互联规模不断扩大、运行特性日趋复杂,面向电网运行状态的复杂耦合性和随机波动性,快速、高效地完成电网状态分析与系统稳定性评估等变得越来越困难。近年来,随着广域测量系统（Wide Area Measurement System,WAMS）的广泛部署... 详细信息

现代电网互联规模不断扩大、运行特性日趋复杂,面向电网运行状态的复杂耦合性和随机波动性,快速、高效地完成电网状态分析与系统稳定性评估等变得越来越困难。近年来,随着广域测量系统（Wide Area Measurement System,WAMS）的广泛部署,5G（5th-Generation）等信息通信技术、大数据及人工智能（Artificial Intelligence,AI）等数据驱动技术的快速演进,使得所产生的数据规模呈几何式增长的同时,也为数据处理及其价值应用提供了更先进的技术。一方面,随机矩阵理论（Random Matrix Theory,RMT）作为一种以大维统计原理为根基的大数据技术,能够从高维角度理解复杂系统的行为特性。另一方面,深度学习（Deep Learning,DL）作为一种更接近AI的模式分析方法,可以学习样本数据的内在规律和表示层次,以完成复杂的分类等学习任务。因此,开展基于DL与RMT的电力系统状态分析与系统稳定性评估方法研究具有重要的理论意义以及可观的应用潜力。首先,论文介绍了课题的研究背景,概述了国内外研究现状,然后对RMT和DL的基础知识进行了简要介绍,进而分别给出了适应RMT的数据预处理方法,以及DL模型的构建与训练方法,最后重点分析了RMT与DL在电力系统状态及暂态稳定评估（Transient Stability Assessment,TSA）中的应用情况。其次,基于RMT中样本协方差矩阵最大特征值（Maximum Eigenvalue of Sample Covariance Matrix,MESCM）的方法与原理,提出了一种适用于电网异常负荷动态判别的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）阈值模型。该方法实现了在负荷波动性较大的电网中MESCM对异常负荷的监测。通过一个IEEE 50机145母线标准系统,与传统阈值模型比较表明了所提模型对MESCM指标的异常判定适应性更强、准确性更高。第三,基于Spiked协方差模型与“相变”现象提出了一种适用于不平衡扰动场景的电网扰动评估方法。在MESCM方法的基础上,该方法利用Spiked特征值及特征向量与“相变”（Phase Transition,PT）现象实现了电网不平衡扰动事件的识别及定位。通过一个IEEE 118母线177支路系统和一个德国872母线1840支路实际配电系统算例,涉及负荷突变和线路故障等不平衡扰动事件,与传统RMT方法的结果比较,验证了所提方法的有效性和高效性。最后,基于多通道CNN（Multi-channel CNN,MCNN）模型的多通道机制与方法,提出了一种基于多元特征融合CNN（Multiple Feature Fusion CNN,MFF-CNN）的暂态稳定预测（Transient Stability Prediction,TSP）方法。该方法利用已训练的MFF-CNN模型实现了稳定裕度（Stability Margin,SM）及稳定状态（Stability Status,SS）的在线预测。通过一个IEEE 50机145母线标准系统,与传统浅层、深度学习方法比较结果表明了所提方法的有效性和更优的预测性能。此外,通过估计模型预测结果的置信区间,进一步开展了对稳定边界样本的时序预测。

关键词：电网状态分析暂态稳定评估随机矩阵理论深度学习样本协方差矩阵卷积神经网络 “相变”现象置信区间

采用Spiked协方差模型与“相变”现象的电网不平衡扰动评估

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仪器仪表学报 2020年第12期41卷 208-216页

作者：毛钧毅韩松李洪乾周忠强贵州大学电气工程学院贵阳550025 贵州电网有限责任公司凯里供电局凯里556000 贵州电网有限责任公司电力调度控制中心贵阳550003

为了提升随机矩阵理论在电网不平衡扰动场景中的适用性,提出了一种基于Spiked协方差模型与"相变"现象的电网扰动识别与定位方法。首先,通过含噪声三相数据源的采集,构造Spiked协方差模型与样本协方差矩阵。然后,利用特征值"相变"现象构... 详细信息

为了提升随机矩阵理论在电网不平衡扰动场景中的适用性,提出了一种基于Spiked协方差模型与"相变"现象的电网扰动识别与定位方法。首先,通过含噪声三相数据源的采集,构造Spiked协方差模型与样本协方差矩阵。然后,利用特征值"相变"现象构建样本最大特征值评价指标及对应的动态阈值。当该指标越过其阈值,即判定电网中有扰动事件发生时,根据Spiked与样本最小特征向量元素改变量的网络位置,结合特征向量"相变"现象以实现电网不平衡扰动的快速定位。最后,借助DIgSILENT和MATLAB R2014a软件,案例分析在一个IEEE 118母线177支路系统和一个德国872母线1 840支路实际配电系统中展开,涉及负荷突变和线路故障等不平衡扰动事件,与传统随机矩阵理论方法的比较结果表明了所提方法的有效性和高效性。

关键词：不平衡扰动识别与定位 Spiked协方差模型 “相变”现象样本协方差矩阵最小特征向量

适用于电网异常负荷动态判别的CNN阈值模型

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计算机工程 2020年第6期46卷 308-313页

作者：毛钧毅韩松李洪乾贵州大学贵州大学电气工程学院贵阳550025

为提高在负荷波动性较大场景下对异常负荷判别的适应性,提出一种适用于电网异常负荷动态判别的卷积神经网络阈值模型。利用时序历史负荷数据训练卷积神经网络模型进行负荷预测,并根据预测负荷值计算电网未来的状态变量数据,通过该状态... 详细信息

为提高在负荷波动性较大场景下对异常负荷判别的适应性,提出一种适用于电网异常负荷动态判别的卷积神经网络阈值模型。利用时序历史负荷数据训练卷积神经网络模型进行负荷预测,并根据预测负荷值计算电网未来的状态变量数据,通过该状态变量数据源矩阵的构造,依次构建其窗口矩阵、标准矩阵以及样本协方差矩阵,进而设定基于样本协方差矩阵最大特征值的动态阈值,利用该阈值对当前时刻的最大特征值进行越限判定,实现对电网异常负荷的动态判别。借助Matlab R2014a和PST软件工具,在IEEE50机145母线标准系统中进行仿真测试,结果表明,与传统阈值模型相比,该阈值模型在动态电网中对MESCM指标的异常判定适应性更强、准确性更高。

关键词：卷积神经网络动态阈值负荷预测样本协方差矩阵最大特征值异常负荷动态判别

轨地过渡电阻对电网地铁杂散电流分布影响分析

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电网与清洁能源 2021年第4期37卷 32-40,46页

作者：罗远国刘君毛钧毅荣娜王乃进贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 贵州电网有限责任公司电力科学研究院贵州贵阳550002 贵州电网有限责任公司安顺供电局贵州安顺562400

为研究轨地过渡电阻对电网中地铁杂散电流分布的影响,提出了在多层分区土壤下地铁与电网的杂散电流耦合模型以及交流电网模型。首先,基于实测土壤数据建立多层分区土壤模型,通过CDEGS软件建立贵阳市某地铁线路和片区电网耦合模型。然后... 详细信息

为研究轨地过渡电阻对电网中地铁杂散电流分布的影响,提出了在多层分区土壤下地铁与电网的杂散电流耦合模型以及交流电网模型。首先,基于实测土壤数据建立多层分区土壤模型,通过CDEGS软件建立贵阳市某地铁线路和片区电网耦合模型。然后,在考虑地铁列车运行工况的同时,仿真分析了轨地过渡电阻变化对地铁杂散电流和变压器中性点直流电流分布的影响。最后,结合实际电网参数,根据所提耦合模型变压器中性点流入电流的仿真结果设置外部直流电源输入,进而借助PSCAD/EMTDC软件构建贵阳市某片区电网杂散电流分布模型。仿真结果表明,轨地过渡电阻减小会增大变压器中性点、输电线路以及变压器励磁绕组中的杂散电流。

关键词：轨地过渡电阻多层分区土壤地铁杂散电流 CDEGS 交流电网 PSCAD/EMTDC

采用随机矩阵与CNN的暂态电压稳定快速评估

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电网与清洁能源 2020年第11期36卷 68-76页

作者：魏文兵毛钧毅荣娜郑发松秦岭荣新瑞国网甘肃省电力公司兰州供电公司甘肃兰州730070 贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 国家电投贵州金元威宁能源股份有限公司贵州毕节550081 国家电投贵州金元股份有限公司贵州贵阳550025

为了发展基于数据驱动的电力系统暂态稳定性预测理论与方法,提出了一种基于随机矩阵理论与卷积神经网络的暂态电压稳定快速评估方法。通过构建高维随机矩阵,从电网底层量测数据中提取高阶特征作为输入;凭借一维卷积和池化运算特性所具... 详细信息

为了发展基于数据驱动的电力系统暂态稳定性预测理论与方法,提出了一种基于随机矩阵理论与卷积神经网络的暂态电压稳定快速评估方法。通过构建高维随机矩阵,从电网底层量测数据中提取高阶特征作为输入;凭借一维卷积和池化运算特性所具有的特征提取能力,充分挖掘输入特征与电压稳定评估结果之间的非线性映射关系,建立了基于一维CNN的暂态电压稳定评估模型。利用PSS/E和Matlab软件,算例分析在新英格兰10机39节点测试系统中展开,与传统机器学习评估方法的结果进行比较,结果表明,所提方法具有正确率高、计算时间短及抗噪性能高的优点。

关键词：卷积神经网络随机矩阵理论暂态电压稳定数据驱动稳定性预测高阶特征