基于Koopman时序延拓和CNN-Transformer模型的频率稳定指标预测

杨雨昕; 姚伟; 邓贤哲; 兰宇田; 黄伟; 董诗焘; 翟苏巍; 文劲宇

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0686

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基于Koopman时序延拓和CNN-Transformer模型的频率稳定指标预测

更新时间：2025-12-18

- 基于Koopman时序延拓和CNN-Transformer模型的频率稳定指标预测
- Vol. 49, Issue 8, Pages: 3474-3485(2025)
- 作者机构：
  
  1. 强电磁技术全国重点实验室(华中科技大学)
  2. 云南电网有限责任公司昆明供电局
  3. 云南电力调度控制中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0686
  CLC： M712
- Published：2025
- 稿件说明：
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杨雨昕, 姚伟, 邓贤哲, et al. 基于Koopman时序延拓和CNN-Transformer模型的频率稳定指标预测[J]. 2025, 49(8): 3474-3485.
DOI：

杨雨昕, 姚伟, 邓贤哲, et al. 基于Koopman时序延拓和CNN-Transformer模型的频率稳定指标预测[J]. 2025, 49(8): 3474-3485. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0686.

摘要

新能源在能源发电结构中的比重大幅提升使得电力系统惯量水平降低，削弱了系统调频能力，导致频率稳定问题日益突出，因此在大扰动后对低惯量系统进行频率稳定指标预测十分关键。然而现有方法在预测精度与时效性之间存在矛盾，为此提出了一种基于Koopman时序延拓和CNN-Transformer模型的频率稳定指标预测方法，以扰动后的暂态信息作为输入，对频率稳定指标进行快速准确地预测。所提方法基于Koopman算子理论对暂态特征序列在时间维度上进行延拓，以此作为CNN-Transformer模型的输入特征进行频率稳定指标的预测，该方法在满足高精度预测的同时提升了预测的时效性。最后以含风电的IEEE-39节点系统为例进行算例分析，测试结果表明频率偏移极值及其到达时间的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error

MAPE)分别为1.02%和0.11%，均小于当前先进算法，且预测时间仅为一般方法的30%，实验结果表明所提方法相比现有算法具有更高的准确性和时效性。同时通过对注意力权重分布进行可视化，验证了所提模型具有一定的可解释性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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