基于改进图注意力网络的电力系统脆弱性关键环节辨识

作     者：王长刚 王先伟 曹宇 李扬 吕琪 张耀心 WANG Changgang;WANG Xianwei;CAO Yu;LI Yang;LÜQi;ZHANG Yaoxin

作者机构：现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)吉林吉林132012 东北电力大学吉林吉林132012 国网天津市电力公司天津300010 

出 版 物：《电力系统保护与控制》 (Power System Protection and Control)

年 卷 期：2024年第52卷第15期

页      面：36-45页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：吉林省自然科学基金项目资助(YDZJ202101ZYTS149) 

主　　题：脆弱性关键环节 复杂网络理论 图注意力神经网络 运行可靠性 

摘      要：随着电网的扩大与新能源比例的增加,电网的不确定性和随机性因素增加,危及系统安全运行,寻找出电网中的脆弱性关键环节来保障电网运行时的可靠性就显得尤为重要。针对当前传统电网脆弱性关键环节辨别方法识别速度慢、难以满足电网实际运行要求的问题,提出了基于改进图注意力网络算法(improved graph attention network,IGAT)的电网脆弱性关键环节辨识方法。首先,结合复杂网络理论和电网实际运行数据建立评价指标集。其次,利用IGAT挖掘出电网运行时的各项指标与脆弱性关键环节之间的映射关系,建立脆弱性关键环节辨识模型,并且考虑到训练准确性和效率等需求,对原始的图注意力网络进行优化。再次,通过仿真得到原始数据集,对辨识模型进行训练、验证和测试。最后,利用所述模型应用于改进的IEEE 30节点系统和实际电网中,结果表明所提方法具有可行性,且准确性和速度优于传统方法,有一定的工程利用价值。