清华大学胡伟等：基于支持向量机的电力系统紧急控制实时决策方法

Posted 2021-04-26 中国电机工程学报

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基于支持向量机的电力系统紧急控制实时决策方法

胡伟，张玮灵，闵勇，陈磊，董昱，余锐，刘柏私，王磊

DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.170399

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项目背景

　　电力系统紧急控制是恢复故障后系统稳定性、防止事故扩大的重要手段。电力系统紧急控制方案分为“离线决策，实时匹配”、“在线决策，实时匹配”和“实时决策，实时控制”三种。相比于目前电网普遍使用的离线决策，实时紧急控制决策能够提供更准确有效的控制措施。但实时决策对计算速度的要求极高，传统方法无法胜任。　

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论文所解决的问题及意义

　　本文基于支持向量机（SVM）研究电力系统紧急控制实时决策方法，关键在于利用支持向量机从大量的仿真数据中挖掘系统稳定规则，从而得到一种能够实时求取的系统稳定性指标；在此基础上，实时求取不同紧急控制措施对系统稳定性的影响，建立线性化的稳定约束，由此将大量的仿真搜索从实时阶段转移到离线阶段。在IEEE39节点系统中进行的算例仿真结果显示：所提出的稳定性指标能够准确反映系统的稳定裕度，同时针对不同的失稳状况本研究提出的决策方法能有效恢复系统稳定性。　

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论文重点内容

　　1）紧急控制决策模型。

　　紧急控制决策问题为优化问题，通过优化切机切负荷的位置和大小，使故障后系统恢复暂态稳定并尽量减小紧急控制代价。优化目标有两个：失负荷量最小与切机量最小，这是一个多目标优化问题。当切机切负荷代价数值上可比时，将两者加权求和得到目标，如式(1)所示：

（1）

式中：，为切除第i台发电机的惩罚系数(i=1, 2, •••, N)；，为切除第j个负荷的惩罚系数(j=1, 2, •••, M)。

　　2）稳定性约束的处理。

　　稳定性约束用于判断切机切负荷后系统的稳定性。目前电网紧急控制无法实时决策的一个主要原因就是无法在实时阶段判断切机切负荷后系统的稳定性，只能通过离线仿真生成决策表，供实时匹配。因此实现稳定性约束的实时计算是实时决策的必要条件。利用支持向量机等数据挖掘方法能够从大量离线仿真数据中提取系统的稳定规则，在实时阶段直接根据该规则判断系统稳定性。通过此方式将大量的仿真搜索从实时阶段转移到离线阶段进行。本研究以稳定域概念下的稳定规则为基础，该稳定规则的生成流程如图1所示。

图1  稳定规则生成流程图

　　首先在固定的运行方式下，通过各种故障仿真生成样本，样本的形式为(X, y)。其中X为故障清除时刻系统物理量，如线路有功无功、母线电压相角、发电机转速等；y为故障后系统稳定性，1表示稳定，-1表示不稳定。本研究中选取的故障为线路三相短路并经过一段时间后切除。对全网所有线路进行扫描，并在一定范围内选取多个故障切除时间(clearing time，CT)。故障切除时间的范围应该尽量包含故障的极限切除时间(critical clearing time，CCT)。然后通过特征选择方法降低X的维度，剔除冗余信息。接着选择训练模型中的参数，以避免规则过拟合。最后通过支持向量机(support vector machine，SVM)进行监督学习，找到规则的输入X与输出y之间的映射关系。

　　3）稳定性指标构造。

　　对于故障后系统，定义DT值，令DT=CCT-CT。DT值表示系统的故障极限切除时间与故障实际切除时间之差。当CCT>CT，故障切除及时，系统稳定，DT>0；反之，当CCT<CT，DT<0，系统不稳定。然而，在实时阶段并不能得到系统中发生故障的CCT值，因此不能直接将DT作为稳定性指标。本研究通过改造SVM表达式实时拟合DT值。

　　在的基础上构造ff指标，用于拟合DT值，其表达式如式(2)所示。

（2）

　　ff (X)指标表达式在离线阶段通过训练SVM和求解线性方程组得到，其输入向量X在实时阶段得到。将X代入ff (X)表达式得到ff指标值，该指标是对系统DT值的拟合。换言之，该过程实现了故障后直接通过系统量测量掌握系统稳定裕度的功能。

　　4）稳定性约束计算。

　　稳定性约束中各项的求解方法与求解阶段，如表1所示。

表1  稳定约束中各项的求解方法与求解阶段总结

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结论

　　本文提出一种基于SVM的电力系统紧急控制实时决策方法。该方法的关键在于改造SVM稳定规则表达式，得到一种能够实时求取的系统稳定性指标 ff，该指标能够表征系统稳定裕度。换言之，ff指标是对系统故障CCT -CT值的拟合。以往SVM方法一般用于分类，而本研究实现了基于SVM的回归。在此基础上，实时求取不同紧急控制措施对系统稳定性的影响，建立线性化的稳定约束，将大量的仿真搜索从实时阶段转移到离线阶段。　　

引文信息

胡伟，张玮灵，闵勇，等。基于支持向量机的电力系统紧急控制实时决策方法[J]。中国电机工程学报，2017，37(16)：4567-4576．

HU Wei，ZHANG Weiling，MIN Yong，et al．Real-time emergency control decision in power system based on support vector machines[J]．Proceedings of the CSEE，2017，37(16)：4567-4576(in Chinese)．

团队介绍

　　清华大学电机系新能源电力系统动态与运行团队，目前研究方向包括新能源并网分析与运行、电力系统动态分析和网源协调、电-热综合能源系统等三个方向。研究团队由一批充满活力、拥有海内外科研背景的中青年专家、博士后、博士和硕士研究生组成。近年来课题组发展迅猛，现已有40余名各类研究人员，其中教授1名、副教授6名、工程师4名。截止到2017年8月底，课题组先后获得国家科技进步二等奖1项，国家技术发明二等奖1项，日内瓦国际发明博览会金奖1项，省部级科技进步奖多项。在国内外学术期刊和国际会议上发表论文200多篇，获得专利和软件版权30多项。

　　胡伟：副教授，博导，清华大学电机工程与应用电子技术系，主要研究方向为电力系统分析与控制、大数据在电力系统中的应用、含多类型电源的机网协调优化控制、新能源发电与多类型储能优化控制。

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