公开(公告)号：CN117875632A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311841738.6

申请日：2023-12-28

Applicant: 清华大学

Inventor： 郭庆来 ,  孙宏斌 ,  卢梁宇宸 ,  王铮澄 ,  周艳真 ,  王彬 ,  吴文传

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提出一种电力系统暂态稳定曲线快速预测方法，包括，构建电力系统的运行场景图数据集；构建用于快速预测电力系统暂态稳定曲线的图神经网络模型；利用运行场景图数据集，训练图神经网络模型；采集电力系的当前运行状态数据；对当前运行状态数据进行预处理，获得输入特征图数据集；将输入特征图数据集输入到训练好的图神经网络模型中，输出电力系统发电机的暂态稳定曲线。本发明提出的方法，采用图神经网络构建电力系统暂态稳定曲线预测模型，可以解决现有基于深度学习的暂态稳定评估模型输出有效信息不足，缺少发电机级别的暂态稳定时域信息，难以基于预测值进行运行风险决策和方式分析的问题。