电压稳定评价

传统的电力系统暂态电压稳定评估模型存在2方面问题：故障过程中的关键信息难以捕捉、暂态稳定样本与失稳样本不平衡导致模型对多数类样本存在倾向性。为此，提出了基于改进深度残差网络的电压稳定预警模型。首先，为了捕捉故障过程中的关键信息，在残差网络中嵌入卷积注意力模块，通过对时间通道与空间通道的双重注意力来挖掘电力系统动态轨迹中潜在的时空关系；其次，针对训练过程中模型倾向于多数类样本的问题，引入基于梯度平衡机制的损失函数来减小不平衡样本对评估结果的影响；第三，为了强化模型对数据特征的提取能力，将传统卷积核替换为非对称卷积模块。最后，通过在IEEE39节点系统上接入2种不同风电占比进行测试，进一步验证所提方法在暂态电压稳定评估中的优异性能。