基于空间注意力校正RNN学习的智能短期电压稳定性评估

冯新宇; 李勇志; 陶喆; 何明刚

doi:10.13625/j.cnki.hljep.2026.02.002

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基于空间注意力校正RNN学习的智能短期电压稳定性评估

新型电力系统 | 更新时间：2026-04-23

- 基于空间注意力校正RNN学习的智能短期电压稳定性评估
- 基于空间注意力校正RNN学习的智能短期电压稳定性评估
- 黑龙江电力 2026年48卷第2期页码：101-108
- 作者机构：
  
  黑龙江科技大学电气与控制工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  黑龙江省极薄煤层智能开采关键技术攻关与示范项目(项目编号：2021ZXJ02A02);国家电网公司2023年科技项目(项目编号：SGHLXA00SZJS2310073)
- DOI：10.13625/j.cnki.hljep.2026.02.002
  中图分类号： TM76;TM712;TP18
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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冯新宇, 李勇志, 陶喆, 等. 基于空间注意力校正RNN学习的智能短期电压稳定性评估[J]. 黑龙江电力, 2026,48(2):101-108.

冯新宇, 李勇志, 陶喆, et al. 基于空间注意力校正RNN学习的智能短期电压稳定性评估[J]. 2026, 48(2): 101-108.
冯新宇, 李勇志, 陶喆, 等. 基于空间注意力校正RNN学习的智能短期电压稳定性评估[J]. 黑龙江电力, 2026,48(2):101-108. DOI： 10.13625/j.cnki.hljep.2026.02.002.

冯新宇, 李勇志, 陶喆, et al. 基于空间注意力校正RNN学习的智能短期电压稳定性评估[J]. 2026, 48(2): 101-108. DOI： 10.13625/j.cnki.hljep.2026.02.002.

摘要

以计算高效的方式从智能电网复杂的瞬态数据中完全学习内在的空间和时间依赖关系，开发了一种用于在线短期电压稳定性评估的智能机器学习方法。从模型和数据两种视角全面描述空间相关性，这些相关性被表述为空间注意力因子，用来校正多个瞬态轨迹。以校正后的轨迹作为输入，采用基于长短期记忆的深度循环神经网络(RNN)算法来学习序列化的短期电压稳定性特征。通过这种方式对RNN学习过程得到的空间和时间信息进行处理，从而生成一个可靠且鲁棒性好的在线短期电压稳定性评估分类模型。在电网的现实系统中进行了广泛数值测试，结果表明，所提出的方法具有更高的可靠性、可扩展性和适用性。

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