基于一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估

系统遭遇暂态故障的过程是随时间发展的过程,基于传统机器学习的暂态稳定评估方法通常难以捕捉其时间维度信息,限制了评估性能的提高。针对该问题,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的暂态稳定评估方法。该方法直接面向底层量测数据,凭借其特有的一维卷积和池化运算特性,能自动提取出暂态过程所蕴含的时序特征,从而达到对系统暂态稳定状态准确刻画的目的。设计了一种适用于暂态稳定评估的四卷积层1D-CNN模型,实现了端到端的"时序特征提取+暂态稳定性分类",并通过调整模型关键参数以提高失稳样本查全率,增强了评估结果的可靠性。新英格兰10机39节点测试系统的仿真实验表明,相较于传统机器学习暂态稳定评估方法,所提方法能以更短的响应时间做出更准确的暂态稳定性判断,满足在线暂态稳定评估准确性与快速性的要求。