基于时间卷积和自适应图卷积网络的电力系统暂态稳定评估

肖龙; 张靖; 何宇; 刘影; 叶永春

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1724

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基于时间卷积和自适应图卷积网络的电力系统暂态稳定评估

更新时间：2025-11-25

- 基于时间卷积和自适应图卷积网络的电力系统暂态稳定评估
- Vol. 49, Issue 11, Pages: 4580-4590(2025)
- 作者机构：
  
  1. 贵州大学电气工程学院
  2. 贵州电网有限责任公司电网规划研究中心
  3. 贵州电力设计院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1724
  CLC： TM712;TP183
- Published：2025
- 稿件说明：
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肖龙, 张靖, 何宇, et al. 基于时间卷积和自适应图卷积网络的电力系统暂态稳定评估[J]. 2025, 49(11): 4580-4590.
DOI：

肖龙, 张靖, 何宇, et al. 基于时间卷积和自适应图卷积网络的电力系统暂态稳定评估[J]. 2025, 49(11): 4580-4590. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1724.

摘要

准确、快速的电力系统暂态稳定评估对电网的安全稳定运行至关重要。为提高电力系统暂态稳定评估的准确率，提出一种基于时间卷积网络(temporal convolutional network

TCN)和自适应图卷积网络(adaptive graph convolutional network

AGCN)的暂态稳定评估方法。该方法将暂态稳定评估建模为样本空间映射问题，以故障前、故障中和故障后的母线电压幅值和相角作为输入，采用时间卷积网络提取暂态数据的时序特征，并通过自适应图卷积网络来处理电网节点间的拓扑关系，以挖掘其空间结构特征，进而实现系统暂态稳定的快速准确判断。此外，在模型训练过程中，采用焦点损失函数(focal loss

FL)作为目标函数，以改善暂态样本固有的类别不平衡所造成的模型倾向性问题和处于稳定边界区域的难分类样本易错判问题。最后，在IEEE 39和IEEE 145节点系统算例中进行仿真分析，验证了所提方法的有效性。

Abstract

关键词

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