考虑负荷随机扰动的电力系统静态安全域迁移与修正方法

杨佳龙; 秦超

doi:10.7500/AEPS20250725004

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考虑负荷随机扰动的电力系统静态安全域迁移与修正方法

研制与开发 | 更新时间：2026-10-16

- 考虑负荷随机扰动的电力系统静态安全域迁移与修正方法
- Transfer and Correction Method for Static Security Regions Considering Random Load Disturbances
- 电力系统自动化 2026年50卷第20期页码：137-146
- 作者机构：
  
  1.智能配用电装备与系统全国重点实验室（天津大学），天津市 300072
  2.天津大学电气自动化与信息工程学院，天津市 300072
- 作者简介：
  
  杨佳龙(2001—)，男，硕士研究生，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用。E-mail：17330325570@163.com
  秦超(1986—)，男，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用、电力系统安全性与稳定性。E-mail：qinchao@tju.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金国际（地区）合作交流项目：“基于图强化学习的智能电网韧性约束优化调度方法研究”(W2421068)
- DOI：10.7500/AEPS20250725004
  中图分类号：
- 收稿：2025-07-25，
  
  修回：2025-12-12，
  
  网络首发：2026-04-02，
  
  纸质出版：2026-10-25
- 稿件说明：
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杨佳龙,秦超.考虑负荷随机扰动的电力系统静态安全域迁移与修正方法[J].电力系统自动化,2026,50(20):137-146.

YANG Jialong,QIN Chao.Transfer and Correction Method for Static Security Regions Considering Random Load Disturbances[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(20):137-146.
杨佳龙,秦超.考虑负荷随机扰动的电力系统静态安全域迁移与修正方法[J].电力系统自动化,2026,50(20):137-146. DOI： 10.7500/AEPS20250725004.

YANG Jialong,QIN Chao.Transfer and Correction Method for Static Security Regions Considering Random Load Disturbances[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(20):137-146. DOI： 10.7500/AEPS20250725004.

摘要

在新型电力系统中，用户侧分布式能源与电动汽车等新型负荷大规模并网，导致负荷的随机扰动特性增强，需要考虑其对静态安全域的影响

并探索关键越限因素识别与边界更新方法。针对负荷随机扰动，提出面向负荷扰动的静态安全域迁移与修正的数据-模型混合驱动方法。该方法通过机器学习算法预测不同负荷下的静态安全域系数，根据预测结果构建迁移边界，并基于系统越限参数和改进损失函数实现静态安全域边界的在线修正，以适应主导边界变化的场景。通过IEEE 39节点系统的仿真，验证了所提静态安全域迁移与修正方法的高效性和准确性。

Abstract

In new power systems

the large-scale grid integration of new loads such as distributed energy resources (DERs) on the user side and electric vehicles (EVs) has intensified the random disturbance characteristics of loads. It is necessary to consider their impacts on static security regions (SSRs) and develop the methods for identifying critical overlimit factors and updating boundaries. To address random disturbances on the load side

this paper proposes a data-model hybrid-driven method for SSR transfer and correction for load change scenarios. This method uses machine learning algorithms to predict SSR coefficients in various load states

constructs transfer boundaries based on the prediction results

and achieves the online correction of SSR boundaries based on system overlimit parameters and an improved loss function

thereby adapting to dominant boundary-change scenarios. Simulation on the IEEE 39-bus system validates the efficiency and accuracy of the proposed transfer and correction method for SSR.

关键词

Keywords

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