智能时间自适应暂态稳定评估系统

在线识别事故后的暂态稳定性在电力系统控制中至关重要，因为它有利于电网运营商决定和协调系统故障修正控制行动。随着广域保护和控制系统的逐步部署，利用机器学习方法和同步相位测量来进行暂态稳定性评估最近受到了广泛关注。在本文中，我们开发了一个基于长短期记忆网络的瞬态稳定性评估系统。通过提出一个时间上的自适应方案，我们提出的系统旨在平衡评估精度和响应时间之间的权衡，这两者在现实世界中可能是至关重要的。与以前的工作相比，最重要的改进是我们的系统从输入数据的时间依赖性中学习，这有助于提高评估准确性。此外，我们系统的模型结构相对不那么复杂，加快了模型训练过程。对三个电力系统的案例研究证明了所提出的瞬态稳定性评估系统的功效。