模型-数据融合驱动的频率稳定智能增强判别方法

吕昊; 陈锦辉; 杜友田; 徐式蕴; 李宗翰; 傅太国屹; 刘俊

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0173

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模型-数据融合驱动的频率稳定智能增强判别方法

更新时间：2025-12-18

- 模型-数据融合驱动的频率稳定智能增强判别方法
- Vol. 49, Issue 8, Pages: 3314-3323(2025)
- 作者机构：
  
  1. 智能网络与网络安全教育部重点实验室(西安交通大学)
  2. 电网安全全国重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)
  3. 西安交通大学电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0173
  CLC： M712;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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吕昊, 陈锦辉, 杜友田, et al. 模型-数据融合驱动的频率稳定智能增强判别方法[J]. 2025, 49(8): 3314-3323.
DOI：

吕昊, 陈锦辉, 杜友田, et al. 模型-数据融合驱动的频率稳定智能增强判别方法[J]. 2025, 49(8): 3314-3323. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0173.

摘要

经典低阶频率响应模型可快速计算各项频率指标，但由于高比例新能源系统扰动类型多样，运行方式复杂多变，难以准确获取系统参数和扰动功率大小，同时模型本身线性化会引起较大误差，导致频率预测值和实际值存在较大差异。为使频率响应模型适应实际应用场景中高精度的要求，该文提出了模型-数据融合驱动的频率稳定智能增强判别方法(model-data driven intelligent enhanced method for frequency stability discrimination

MD-IEFSD)，利用扰动初期频率响应数据对模型关键参数进行辨识，建立结合卷积神经网络和注意力机制的CNN-Attention频率参数预测模型，构建了融合参数预测误差和频率响应曲线预测误差的损失函数，引入了参数的敏感性和学习速率的分析，实现了频率稳定性的准确判别。最后以中国电科院万节点测试系统为算例，验证所提方法的可行性和有效性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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