关键词:
卷积神经网络(CNN)
灵敏度分析
小干扰稳定
稳定评估
预防控制
摘要:
为了提升小干扰稳定预防控制措施制定的速度,本文提出基于卷积神经网络(CNN)灵敏度分析的小干扰稳定预防控制方法。针对系统中存在的若干弱负阻尼(阻尼比小于某一阈值)低频振荡模式,首先建立带小干扰稳定约束的优化模型,其次基于CNN阻尼比预测模型计算阻尼比相对于控制变量(可调发电机的有功功率)的灵敏度,通过灵敏度将小干扰稳定约束线性化,从而将优化模型转化为二次规划模型,最终得到发电机的有功功率调整量,通过多次迭代使阻尼比满足特定要求。WEPRI36节点算例分析结果表明,由CNN模型得到的控制措施十分有效,且较支持向量机模型更精准,控制措施制定的速度较传统特征值分析法快。本文研究思路也可用于暂态稳定预防控制。