适应不同电网规模的暂态稳定图深度学习扫描框架

陈鎏凯; 管霖; 陈灏颖; 黄济宇; 周维贤; 李永哲; 蔡锱涵

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1745

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适应不同电网规模的暂态稳定图深度学习扫描框架

电力系统 | 更新时间：2025-09-25

- 适应不同电网规模的暂态稳定图深度学习扫描框架
- 暂无标题
- 电网技术 2025年第9期页码：3767-3777
- 作者机构：
  
  华南理工大学电力学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(U22B6007,52077080)~~
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1745
  中图分类号： TP18;TM712
- 纸质出版日期：2025
- 稿件说明：
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陈鎏凯, 管霖, 陈灏颖, 等. 适应不同电网规模的暂态稳定图深度学习扫描框架[J]. 电网技术, 2025,(9):3767-3777.
陈鎏凯, 管霖, 陈灏颖, 等. 适应不同电网规模的暂态稳定图深度学习扫描框架[J]. 电网技术, 2025,(9):3767-3777. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1745.

DOI：

摘要

数据驱动方法能够以几个数量级的效率优势执行在线暂态稳定扫描任务。但现有数据驱动模型通常在给定的输电网结构中进行训练和测试，少有研究探索模型在不同规模电力系统中的迁移和适应能力提升技术。该文围绕实际多电压层级电力系统中数据驱动暂态稳定扫描模型的构建问题，以提升稳定评估模型对不同规模电力系统的适应能力为目标，提出了一套跨电网规模的图深度学习模型框架(cross-scale system adaptable graph deep learning

CSA-GDL)。提出输入特征增强模块应对不同规模电网中发电水平的差异；提出规模无关型知识引导方法，引导不同规模电网样本的联合训练。采用39节点系统和5419节点系统样本集联合进行了模型训练和测试，通过消融实验和多模型对比测试，充分验证了所提出的模型具备跨电网规模的迁移能力和一致的稳定评估性能。

Abstract

关键词

Keywords

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