一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取电力系统特征向量及邻接矩阵；将邻接矩阵和电力系统特征向量输入预训练好的图神经网络评估模型中，输出电力系统的暂态稳定裕度评估值；基于暂态稳定裕度评估值，判断电力系统的暂态功角稳定性；如不稳定则更新控制策略，如稳定则基于电力系统的暂态功角稳定性判断为稳定时对应的控制策略实现电力系统暂态稳定控制。本发明专利技术的方法，利用图神经网络考虑电网的拓扑信息，可实时评估系统的暂态稳定裕度并迭代生成和执行紧急控制策略，从而能够保证大扰动故障后系统中的同步发电机群保持同步运行。持同步运行。持同步运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法及系统


[0001]本专利技术属于大电网安全稳定控制
，涉及电力系统暂态稳定控制领域，特别涉及一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着电力系统规模的不断扩大及间歇性新能源的大量接入，电网特性日趋复杂，保障系统安全稳定运行的难度逐渐增大；其中，针对故障后的不稳定系统，采取有效的紧急控制措施是阻止故障进一步发展以及避免大规模停电事故的重要手段。
[0003]目前，电力系统紧急控制仍处于“离线决策，实时匹配”的阶段。离线决策一般是在日前或更早的阶段针对预想事故进行大量的仿真搜索，进而制定离线策略表，以供实时匹配；当实际在线运行方式与预想情况偏差较大时，存在控制措施失配的风险，因而实现电力系统紧急控制的在线实时决策具有重要意义。
[0004]电力系统紧急控制在线实时决策的关键在于快速判断控制措施动作后系统的暂态稳定性，也即快速的暂态稳定评估。随着相量测量装置和广域测量系统的建设日趋完善，人工智能技术迅速发展，为基于机器学习方法的电力系统在线实时暂态稳定评估和紧急控制决策提供了可能。常规的机器学习模型难以对电网拓扑信息进行考虑，近年来快速兴起的图神经网络方法为电网拓扑信息的利用提供了新的解决方案。综上，亟需一种新的基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法及系统。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法及系统，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本专利技术的方法，利用图神经网络考虑电网的拓扑信息，可实时评估系统的暂态稳定裕度并迭代生成和执行紧急控制策略，从而能够保证大扰动故障后系统中的同步发电机群保持同步运行。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]本专利技术提供的一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法，包括：
[0008]步骤1，获取电力系统特征向量及邻接矩阵；
[0009]步骤2，将电力系统特征向量及邻接矩阵输入预训练好的图神经网络评估模型中，输出电力系统的暂态稳定裕度评估值；
[0010]步骤3，基于获得的暂态稳定裕度评估值与预设阈值，进行电力系统的暂态功角稳定性判断；其中，电力系统的暂态功角稳定性判断为不稳定时，跳转执行步骤4，电力系统的暂态功角稳定性判断为稳定时，跳转执行步骤5；
[0011]步骤4，增加切除切机控制灵敏度最大的发电机到控制策略中，获得更新后的电力系统特征向量及邻接矩阵，跳转执行步骤2；其中，所述切机控制灵敏度为可切发电机增加到控制策略前后输出的暂态稳定裕度的变化量；
[0012]步骤5，基于电力系统的暂态功角稳定性判断为稳定时对应的控制策略，实现电力
系统暂态稳定控制。
[0013]本专利技术方法的进一步改进在于，步骤1具体包括以下步骤：
[0014]获取待控制的电力系统拓扑结构及大扰动故障时的电力系统数据；基于电力系统拓扑结构获取邻接矩阵，基于大扰动故障时的电力系统数据获取电力系统特征向量；
[0015]其中，所述大扰动故障时的电力系统数据包括：电压和有功功率。
[0016]本专利技术方法的进一步改进在于，步骤2中，所述图神经网络评估模型包括：
[0017]输入层，用于输入电力系统特征向量及邻接矩阵；
[0018]卷积层，用于基于所述电力系统特征向量及邻接矩阵，提取电力系统特征；
[0019]全连接层，用于基于所述电力系统特征，输出暂态稳定裕度评估值；其中，所述暂态稳定裕度评估值的维度为1。
[0020]本专利技术方法的进一步改进在于，步骤2中，所述预训练好的图神经网络评估模型的获取步骤包括：
[0021]基于预获取的训练样本集及各样本对应的暂态稳定裕度标签，采用均方误差函数作为损失函数，训练至满足预设收敛条件后，获得所述预训练好的图神经网络评估模型。
[0022]本专利技术方法的进一步改进在于，所述预获取的训练样本集的获取步骤包括：
[0023]基于电力系统运行方式历史数据、发电和负荷随机变化以及不同预设的电网拓扑结构生成的运行方式数据，建立获得运行方式样本集；设置电力系统的大扰动故障集；所述运行方式样本集中的各运行方式样本在大扰动故障集中不同的故障下构成不同的故障样本；
[0024]对于故障样本，从预设离线策略表中获取紧急控制策略，随机生成若干种所述紧急控制策略的修正，获得施加所述紧急控制策略的故障样本；
[0025]将无紧急控制措施的故障样本和施加紧急控制措施的故障样本组合，生成所述预获取的训练样本集。
[0026]本专利技术方法的进一步改进在于，所述各样本对应的暂态稳定裕度标签的获取步骤包括：
[0027]选取故障发生前一时刻电力系统支路的两端节点电压幅值平均值故障发生后一时刻电力系统支路的两端节点电压幅值平均值紧急控制策略投入后一时刻系统支路的两端节点电压幅值平均值故障发生前一时刻系统支路的有功功率P
i0
、故障发生后一时刻系统支路的有功功率P
i1
、紧急控制策略投入后一时刻系统支路的有功功率P
i2
、暂态过程结束后的稳态系统支路的有功功率P
i3
作为样本特征；
[0028]通过暂态稳定时域仿真得到训练样本对应的故障发生前一时刻、故障发生后一时刻、紧急控制策略投入后一时刻的样本特征和暂态稳定裕度；
[0029]通过直流潮流算法计算得到样本对应的暂态过程结束后的稳态系统各支路的有功功率特征，其中，紧急控制策略造成的系统不平衡功率由系统内的同步发电机组按照惯量的大小分配承担。
[0030]本专利技术方法的进一步改进在于，所述暂态稳定裕度的表达式为，
[0031][0032]式中，η1为暂态稳定裕度；A
acc
、A
dec
分别为等值单机无穷大系统的加速面积、减速面积；
[0033]其中，减速面积大于加速面积时，计算剩余减速面积所需的电磁功率
‑
功角曲线通过使用最小二乘法以如下形式拟合得到，表达式为，
[0034]P
e
＝C1+C2sin(δ
‑
C3)，
[0035]式中，P
e
、δ分别为等值单机无穷大系统的电磁功率、功角；C1，C2，C3为待拟合曲线的参数。
[0036]本专利技术方法的进一步改进在于，所述暂态稳定裕度映射到0～1范围的表达式为，
[0037][0038]式中，k
s
为映射函数的形状系数。
[0039]本专利技术方法的进一步改进在于，样本特征表示为，
[0040]使用0
‑
1标准化方法将样本的每个特征数据归一化，表达式为，
[0041]式中，X
i,max
和X
i,min
分别为特征X
i
的最大值和最小值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法，其特征在于，包括：步骤1，获取电力系统特征向量及邻接矩阵；步骤2，将电力系统特征向量及邻接矩阵输入预训练好的图神经网络评估模型中，输出电力系统的暂态稳定裕度评估值；步骤3，基于获得的暂态稳定裕度评估值与预设阈值，进行电力系统的暂态功角稳定性判断；其中，电力系统的暂态功角稳定性判断为不稳定时，跳转执行步骤4，电力系统的暂态功角稳定性判断为稳定时，跳转执行步骤5；步骤4，增加切除切机控制灵敏度最大的发电机到控制策略中，获得更新后的电力系统特征向量及邻接矩阵，跳转执行步骤2；其中，所述切机控制灵敏度为可切发电机增加到控制策略前后输出的暂态稳定裕度的变化量；步骤5，基于电力系统的暂态功角稳定性判断为稳定时对应的控制策略，实现电力系统暂态稳定控制。2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法，其特征在于，步骤1具体包括以下步骤：获取待控制的电力系统拓扑结构及大扰动故障时的电力系统数据；基于电力系统拓扑结构获取邻接矩阵，基于大扰动故障时的电力系统数据获取电力系统特征向量；其中，所述大扰动故障时的电力系统数据包括：电压和有功功率。3.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法，其特征在于，步骤2中，所述图神经网络评估模型包括：输入层，用于输入电力系统特征向量及邻接矩阵；卷积层，用于基于所述电力系统特征向量及邻接矩阵，提取电力系统特征；全连接层，用于基于所述电力系统特征，输出暂态稳定裕度评估值；其中，所述暂态稳定裕度评估值的维度为1。4.根据权利要求3所述的一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法，其特征在于，步骤2中，所述预训练好的图神经网络评估模型的获取步骤包括：基于预获取的训练样本集及各样本对应的暂态稳定裕度标签，采用均方误差函数作为损失函数，训练至满足预设收敛条件后，获得所述预训练好的图神经网络评估模型。5.根据权利要求4所述的一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法，其特征在于，所述预获取的训练样本集的获取步骤包括：基于电力系统运行方式历史数据、发电和负荷随机变化以及不同预设的电网拓扑结构生成的运行方式数据，建立获得运行方式样本集；设置电力系统的大扰动故障集；所述运行方式样本集中的各运行方式样本在大扰动故障集中不同的故障下构成不同的故障样本；对于故障样本，从预设离线策略表中获取紧急控制策略，随机生成若干种所述紧急控制策略的修正，获得施加所述紧急控制策略的故障样本；将无紧急控制措施的故障样本和施加紧急控制措施的故障样本组合，生成所述预获取的训练样本集。6.根据权利要求4所述的一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法，其特征在于，所述各样本对应的暂态稳定裕度标签的获取步骤包括：
选取故障发生前一时刻电力系统支路的两端节点电压幅值平均值故障发生后一时刻电力系统支路的两端节点电压幅值平均值紧急控制策略投入后一时刻系统支路的两端节点电压幅值平均值故障发生前一时刻系统支路的有功功率P
i0
、故障发生后一时刻系统支路的有功功率P
i1

【专利技术属性】
技术研发人员：乔骥，张松涛，蒲天骄，张东霞，王新迎，王晓辉，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：