【摘 要】
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随着电网互联的高速发展,大量非线性、波动性敏感负荷大面积并入电网,电能质量问题中电压暂降对工业生产和居民生活造成了最为严重的后果,其在电网上传播影响范围广、深度大,若不能分析出电压暂降传播过程,进而制定有效的暂降治理方法,极有可能引起更大的经济损失。因此,研究电压暂降传播特性对制定有效的暂降治理方案、减少经济损失具有重要的意义。目前电压暂降传播特性研究主要是基于传统机理的实验方法分析电压暂降事件通
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随着电网互联的高速发展,大量非线性、波动性敏感负荷大面积并入电网,电能质量问题中电压暂降对工业生产和居民生活造成了最为严重的后果,其在电网上传播影响范围广、深度大,若不能分析出电压暂降传播过程,进而制定有效的暂降治理方法,极有可能引起更大的经济损失。因此,研究电压暂降传播特性对制定有效的暂降治理方案、减少经济损失具有重要的意义。目前电压暂降传播特性研究主要是基于传统机理的实验方法分析电压暂降事件通过变压器传播后的变化,并未考虑电网结构对暂降传播的影响,同时基于离散、孤立的数据、典型的工况,无法揭示复杂电网环境下电压暂降在传播过程中动态关联的变化情况。综上所述,本文提出基于深度学习的方法发掘电网结构与电压暂降传播特性的关系,其研究思路如下:（1）为了提高暂降识别模型对大样本高维暂降特征训练的精度和性能,本文提出融合稀疏自编码器（Sparse Auto-Encoder,SAE）和 Attention Unet（AttUnet）的电压暂降识别模型;（2）构建基于Flink的区域电网监测点并行实时模式识别平台,嵌入训练好的暂降识别模型,当区域电网同一时间截面内同一暂降事件影响到不同监测节点,则该不同监测节点相关特征组成该暂降事件在电网上传播的轨迹,结合基于时间滑动窗口的轨迹提取算法完成对传播轨迹的获取,实现全网实时传播轨迹提取;（3）电压暂降传播轨迹为非欧式结构数据,图注意力网络（Graph Attention Network,GAT）将电网监测点和线路映射为图结构数据中的节点和边,由于各个监测点暂降水平不同故相互影响力不同,GAT结合了注意力模块,在学习轨迹图结构数据的同时关注节点间的相关性,本文提出基于GAT的电压暂降传播轨迹幅值估计模型,该模型可以对暂降传播中关键节点实现幅值估计;（4）基于传播轨迹估计模型,对不同电网结构下的关键节点暂降水平变化情况进行实验分析,发掘出电网结构与暂降传播特性的映射关系。本文在PSCAD平台上在IEEE14节点系统上模拟各种暂降故障完成数据的获取,并分别对以上路线进行研究、实验和验证。本文方法通过流式计算平台完成电压暂降传播轨迹的提取,采用图注意力网络对轨迹数据进行学习来完成传播轨迹幅值估计模型,并从电网结构的角度研究其对电压暂降传播的影响规律。
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