一种电网暂态稳定分析与控制方法、系统以及计算机可读存储介质与流程

本发明涉及一种电网暂态稳定分析与控制方法、系统以及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着电力系统规模的不断扩大以及新能源并网比例的持续提升，电网运行方式日益复杂，系统的动态特性和不确定性显著增强。风电、光伏等可再生能源具有波动性与间歇性，使得电网在受到扰动或故障时更易发生暂态失稳问题，严重威胁电力系统的安全稳定运行。因此，如何实现对电网暂态稳定状态的快速、准确评估，成为电力系统运行与控制领域的重要研究方向。

2、传统的电网暂态稳定分析方法主要包括基于时域仿真的数值积分方法以及基于能量函数的解析方法。其中，时域仿真方法虽然具有较高的精度，但计算量大、实时性差，难以满足在线分析的需求；而能量函数方法在一定程度上提高了计算效率，但在复杂电网结构和多扰动条件下，其适用性受到限制。此外，这类方法通常依赖精确的系统模型参数，当电网运行状态发生变化或模型不准确时，其分析结果的可靠性会受到影响。

3、近年来，随着广域测量系统（wams）的发展，相量测量单元（pmu）能够以高采样率和高时间同步精度获取电网运行状态信息，为电网动态行为的实时监测与分析提供了重要数据基础。然而，现有基于pmu数据的分析方法多采用传统统计分析或浅层机器学习方法，难以充分挖掘电网运行数据在空间维度与时间维度上的复杂耦合特性，导致稳定性评估精度和泛化能力有限。

4、与此同时，深度学习方法在时序数据建模与特征提取方面展现出显著优势。例如，图卷积网络（graph convolutional network, gcn）在空间特征提取方面具有较强能力，长短期记忆网络（long short-term memory network, lstm）在处理时间序列动态变化方面具有良好表现。但现有研究多集中于单一模型或简单组合，缺乏针对电网暂态稳定问题的系统化建模方法，尤其是在多节点耦合、扰动传播以及实时在线预测方面仍存在不足。此外，大多数方法仅停留在稳定性判别层面，缺乏与电网实际运行控制相结合的策略生成机制，难以直接指导工程应用。

5、因此，现有技术仍存在如下不足：一是对电网运行状态的时空耦合特性建模不足，难以准确反映复杂电网动态行为；二是稳定性预测的实时性与精度难以兼顾；三是缺乏基于预测结果的闭环控制策略，无法有效支撑电网安全运行决策。

技术实现思路

1、本发明是为了解决上述现有技术存在的问题而提供一种电网暂态稳定分析与控制方法、系统以及计算机可读存储介质。

2、本发明所采用的技术方案有：

3、一种电网暂态稳定分析与控制方法，包括以下步骤：

4、s1：在电网关键节点部署相量测量单元，实时采集电网运行状态数据，并对多节点的电网运行状态数据进行统一时间同步处理；

5、s2：对电网运行状态数据进行预处理与特征构建，并结合电网拓扑结构构建多节点时序特征数据集；

6、s3：构建电网暂态稳定预测模型，所述模型包括图卷积网络、长短期记忆网络以及注意力机制模块，所述图卷积网络基于电网拓扑邻接矩阵对多节点时序特征数据集中的节点特征进行空间聚合以提取空间特征；所述长短期记忆网络对多节点时序特征数据集中的时间序列特征进行动态建模以提取时间特征；所述注意力机制模块分别对空间特征与时间特征进行自适应加权处理，再将加权后的空间特征与加权后的时间特征进行融合，获得融合时空特征；

7、s4：利用历史运行数据及仿真数据对电网暂态稳定预测模型进行训练与参数优化，得到经训练的电网暂态稳定预测模型；

8、s5：将实时采集的电网运行状态数据经s2预处理与特征构建后输入经训练的电网暂态稳定预测模型，对电网暂态稳定状态进行在线预测，输出稳定/失稳分类结果、稳定裕度预测值以及失稳类型分类结果，所述失稳类型分类结果包括功角失稳趋势、电压稳定性下降以及严重失稳风险；

9、s6：根据稳定/失稳分类结果、稳定裕度预测值以及失稳类型分类结果生成对应的安全控制策略。

10、进一步地，所述电网运行状态数据包括电压相量、电流相量、频率、有功功率及无功功率；

11、所述预处理包括异常值剔除、缺失数据修复、噪声滤波及归一化处理。

12、进一步地，所述特征构建采用滑动时间窗口方式，将电网运行状态数据构建为三维特征张量，所述三维特征张量的维度包括时间维、节点维及特征维。

13、进一步地，所述图卷积网络基于电网拓扑邻接矩阵进行多层图卷积运算，以提取不同节点之间的电气耦合关系及空间分布特征。

14、进一步地，长短期记忆网络通过遗忘门、输入门、输出门及细胞状态对电网动态过程中的长期依赖关系进行建模。

15、进一步地，所述注意力机制模块包括空间注意力机制和时间注意力机制，所述空间注意力机制用于对所述空间特征进行加权，时间注意力机制用于对时间特征进行加权。

16、进一步地，s4中采用联合损失函数对电网暂态稳定预测模型进行训练，所述联合损失函数包括稳定/失稳分类损失、稳定裕度预测损失及失稳类型分类损失。

17、进一步地，所述安全控制策略通过构建控制优化目标函数生成，并满足功率平衡约束、电压约束及发电机出力约束；

18、当所述稳定/失稳分类结果为稳定时，维持当前运行方式；

19、当所述稳定/失稳分类结果为失稳时，根据所述失稳类型分类结果生成对应控制措施：当所述失稳类型分类结果为功角失稳趋势时，执行发电机出力调节；

20、当所述失稳类型分类结果为电压稳定性下降时，执行无功补偿装置投切与电压调节；

21、当所述失稳类型分类结果为严重失稳风险时，执行负荷削减控制。

22、本发明还公开了一种电网暂态稳定分析与控制系统，包括

23、数据采集模块，用于在电网关键节点部署相量测量单元并实时采集电网运行状态数据，以及对多节点的电网运行状态数据进行统一时间同步处理；

24、数据处理模块，用于对电网运行状态数据进行预处理与特征构建，并结合电网拓扑结构构建多节点时序特征数据集；

25、稳定性预测模块，包括电网暂态稳定预测模型，用于基于所述多节点时序特征数据集进行电网暂态稳定状态预测，输出稳定/失稳分类结果、稳定裕度预测值以及失稳类型分类结果；

26、控制决策模块，用于根据稳定/失稳分类结果、稳定裕度预测值以及失稳类型分类结果生成对应的安全控制策略。

27、本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的方法。

28、本发明具有如下有益效果：

29、本发明基于相量测量单元同步测量数据构建电网运行数据模型，能够获取高时间分辨率和高精度的电网动态信息，为稳定性分析提供可靠的数据基础，解决了传统方法依赖精确系统模型参数、适应性差的问题；

30、本发明通过融合图卷积网络与长短期记忆网络且引入注意力机制模块，实现对电网运行状态在空间维度与时间维度上的联合建模，能够充分挖掘多节点数据之间的耦合关系，从而显著提高电网暂态稳定预测的准确性，解决了现有技术对电网时空耦合特性建模不足的问题；

31、本发明采用数据驱动方法替代传统基于模型的分析方法，避免了对精确系统参数的依赖，具有更好的适应性和泛化能力；

32、本发明能够实现对电网暂态稳定状态的快速在线预测，具有较高的实时性，适用于复杂电网环境下的动态安全评估，解决了传统时域仿真方法计算量大、实时性差的问题；

33、本发明在稳定性预测基础上引入安全控制策略生成机制，实现了“预测—决策—控制”的闭环过程，根据稳定/失稳分类结果、稳定裕度预测值以及失稳类型分类结果生成对应的安全控制策略，有效提升了电网运行的安全性与可靠性，解决了现有方法仅停留在判别层面、缺乏与实际控制结合机制的问题；