堆栈式集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制优化方法

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.22165

发电技术 ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (6): 865-874.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.22165

堆栈式集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制优化方法

潘晓杰¹, 徐友平¹, 解治军², 王玉坤¹, 张慕婕¹, 石梦璇¹, 马坤², 胡伟²

^1.国家电网公司华中分部公司，湖北省武汉市 430077
^2.电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机工程与应用电子技术系)，北京市海淀区 100084

收稿日期:2023-10-05 出版日期:2023-12-31 发布日期:2023-12-28
通讯作者: 胡伟
作者简介:潘晓杰(1976)，男，博士后，研究方向为电力系统稳定与控制，pxj76@163.com；
胡伟(1976)，博士，研究员，主要研究方向为综合能源系统运行、电力系统建模与安全分析中的深度学习、智能控制等，本文通信作者，huwei@mail.tsinghua.edu.cn。
基金资助:
国家电网公司华中分部科技项目(5214DK210014)

Power System Transient Stability Preventive Control Optimization Method Driven by Stacking Ensemble Learning

Xiaojie PAN¹, Youping XU¹, Zhijun XIE², Yukun WANG¹, Mujie ZHANG¹, Mengxuan SHI¹, Kun MA², Wei HU²

^1.Central China Branch of State Grid Corporation of China, Wuhan 430077, Hubei Province, China
^2.State Key Lab of Control and Simulation of Power Systems and Generation Equipments (Department of Electrical Engineering and Applied Electronic Technology, Tsinghua University), Haidian District, Beijing 100084, China

Received:2023-10-05 Published:2023-12-31 Online:2023-12-28
Contact: Wei HU
Supported by:
Science and Technology of Central China Branch of State Grid Corporation of China(5214DK210014)

摘要/Abstract

摘要：

针对暂态稳定预防控制在线计算的快速性要求和时域方程计算复杂性之间的矛盾，提出一种堆栈式集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制优化方法。首先，构建了基于堆栈式集成深度置信网络的暂态稳定评估器，用以代替暂态稳定判定所需的非线性微分代数方程求解过程；其次，将训练好的暂态稳定评估器作为暂态稳定约束判别器，嵌入帝企鹅启发式优化算法的迭代寻优过程中；最后，以预防控制代价最小为目标，建立集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制启发式优化算法，该算法实现了预防控制中暂态稳定约束的高效判断，提高了发电再调度预防控制决策水平。基于IEEE39节点系统对所提预防控制优化方法进行实验验证，结果表明，该方法在评估准确率和计算效率上都具有良好的效果。

关键词: 电力系统, 堆栈式集成学习, 帝企鹅启发式优化算法, 暂态稳定, 预防控制

Abstract:

Aiming at the contradiction between the rapidity requirement of online calculation of transient stability preventive control and the computational complexity of time-domain equations, a stacking ensemable learning driven optimization method for power system transient stability preventive control was proposed. Firstly, a transient stability estimator based on a stacking ensemble deep belief network was constructed to replace the nonlinear differential algebraic equation solution process required for transient stability determination. Secondly, the trained transient stability estimator was used as a transient stability constraint discriminator, which was embedded in the iterative optimization process of the Aptenodytes Forsteri optimization algorithm. Finally, with the goal of minimizing the cost of preventive control, a stacking ensemble learning driven power system transient stability preventive control optimization algorithm was established. The algorithm realized the efficient judgment of transient stability constraints in preventive control, and improved the decision-making level of preventive control for power generation rescheduling. Based on the IEEE39 bus system, the proposed preventive control method was verified by experiments. The results show that the method has achieved good results in both evaluation accuracy and calculation efficiency.

Key words: power system, stacking ensemble learning, Aptenodytes Forsteri optimization algorithm, transient stability, preventive control

中图分类号:

TM 712

潘晓杰, 徐友平, 解治军, 王玉坤, 张慕婕, 石梦璇, 马坤, 胡伟. 堆栈式集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制优化方法[J]. 发电技术, 2023, 44(6): 865-874.

Xiaojie PAN, Youping XU, Zhijun XIE, Yukun WANG, Mujie ZHANG, Mengxuan SHI, Kun MA, Wei HU. Power System Transient Stability Preventive Control Optimization Method Driven by Stacking Ensemble Learning[J]. Power Generation Technology, 2023, 44(6): 865-874.

图/表 13

图1 堆栈式集成学习原理图

Fig. 1 Schematic diagram of stacked ensemble learning

图2 基于堆栈式集成DBN的暂态稳定评估器模型

Fig. 2 Transient stability estimator model based on stacked ensemble DBN

图3 SEDBN-AFO模型结构

Fig. 3 Model structure of SEDBN-AFO

图4 暂态稳定预防控制算法计算流程图

Fig. 4 Calculation flow chart of transient stability preventive control algorithm

表1 堆栈式集成DBN模型结构参数

Tab. 1 Structure parameters of stacked ensemble DBN model

模型	隐藏层数	隐藏层单元的数目(自左到右)
DBN-1	3	64， 32， 16
DBN-2	4	128， 64， 32， 16
DBN-3	5	256， 128， 64， 32， 16
DBN-4	3	64， 32， 16
DBN-5	4	128， 64， 32， 16
DBN-6	5	256， 128， 64， 32， 16
DBN-7	3	64， 32， 16
DBN-8	4	128， 64， 32， 16
DBN-9	5	256， 128， 64， 32， 16
元学习器DBN	3	64， 32， 16

图5 暂态稳定评估器性能指标结果

Fig. 5 Performance index results of transient stability evaluator

表2 不同模型性能对比

Tab. 2 Performance comparison of different models

模型	RF	SVM	CNN	SAE	集成DBN
识别准确率/%	89.92	93.16	95.70	96.34	98.31

图6 堆栈式集成DBN暂态稳定评估器与各子评估器性能对比

Fig. 6 Performance comparison of stacked ensemble DBN transient stability estimator and each sub-estimator

图7 不同模型适应度对比结果

Fig. 7 Fitness comparison results of different models

图8 系统预防控制前后发电机出力对比

Fig. 8 Comparison of generator output before and after system preventive control

表3 暂态稳定预防控制成本

Tab. 3 Transient stability prevention and control cost

发电机编号	预防控制前出力/MW	预防控制后出力/MW	有功出力调整/MW	单位调节成本/美元	单机调节成本/美元	总调节成本/美元
1	249.57	255.03	5.46	1.0	5.46	127.52
2	687.28	668.87	-18.41	1.0	18.41
3	648.89	664.04	15.15	1.0	15.15
4	630.92	621.99	-8.93	0.5	4.47
5	507.13	497.29	-9.84	0.5	4.92
6	648.89	650.03	1.14	0.5	0.57
7	559.04	616.75	57.71	0.5	28.85
8	539.08	558.03	18.95	1.0	18.95
9	828.58	781.11	-47.47	0.5	23.74
10	998.29	984.29	-14.00	0.5	7.00

图9 BUS4与BUS3相连的线路故障采取预防控制前后发电机功角曲线对比

Fig. 9 Comparison of power angle curves of generators before and after preventive control of BUS4 and BUS3

图10 BUS28与BUS29相连的线路故障采取预防控制前后发电机功角曲线对比

Fig. 10 Comparison of power angle curves of generators before and after preventive control of BUS28 and BUS29

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