【摘要】隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大及新能源的高比例接入，電網(wǎng)運(yùn)行特性日趨復(fù)雜，傳統(tǒng)的故障預(yù)警方法已難以滿足實(shí)際需求。文章提出一種基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)故障自動(dòng)預(yù)警方法，通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)海量電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的深入挖掘與分析。研究設(shè)計(jì)了基于長短期記憶（Long ShortTerm Memory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）的混合深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，結(jié)合注意力機(jī)制提取關(guān)鍵特征，建立了一套完整的故障預(yù)警框架。該方法具有較高的預(yù)警精度及實(shí)時(shí)性，預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)到92.5%，平均提前預(yù)警時(shí)間為8.5分鐘，誤報(bào)率低于1.2%。該研究對(duì)提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性及預(yù)防重大事故的能力具有重要意義。

【關(guān)鍵詞】深度學(xué)習(xí)；電力系統(tǒng)；故障預(yù)警；LSTM；CNN

引言

電力系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境日趨復(fù)雜，特高壓電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大及新能源并網(wǎng)比例的提升，為電力系統(tǒng)正常運(yùn)行帶來了新的安全挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于閾值判斷及專家系統(tǒng)的故障預(yù)警方法存在預(yù)警精度低與適應(yīng)性差等問題，深度學(xué)習(xí)技術(shù)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力及特征提取能力，為電力系統(tǒng)故障預(yù)警提供了新的研究思路，但在預(yù)警及時(shí)性及可解釋性等關(guān)鍵問題上仍有待突破。

一、電力系統(tǒng)故障預(yù)警技術(shù)分析

電力系統(tǒng)運(yùn)行特性正經(jīng)歷深刻變革，特高壓電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大與新能源并網(wǎng)比例的提高使系統(tǒng)穩(wěn)定性機(jī)理日趨復(fù)雜。大規(guī)模風(fēng)電與光伏發(fā)電的隨機(jī)波動(dòng)性與間歇性顯著改變了電網(wǎng)的瞬態(tài)穩(wěn)定特性，傳統(tǒng)基于閾值判斷及專家系統(tǒng)的故障預(yù)警技術(shù)難以滿足新型電力系統(tǒng)的運(yùn)行需求。IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)分析表明，新能源滲透率每提升10%，系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定裕度平均下降5.8%，傳統(tǒng)預(yù)警方法準(zhǔn)確率降低12.3%。深度學(xué)習(xí)技術(shù)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力及自適應(yīng)特征提取能力，在電力系統(tǒng)故障預(yù)警領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。當(dāng)前研究主要圍繞特征量評(píng)估與數(shù)據(jù)挖掘及預(yù)警模型構(gòu)建等方向，但多場景自適應(yīng)預(yù)警與預(yù)警結(jié)果可解釋性方面仍存技術(shù)瓶頸。構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的故障預(yù)警模型，結(jié)合電力系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，有望實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)故障的精準(zhǔn)識(shí)別及及時(shí)預(yù)警，為電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供技術(shù)支撐[1]。

二、深度學(xué)習(xí)預(yù)警模型設(shè)計(jì)方法

（一）電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理

電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析采用多階段特征處理方法。第一階段針對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分解，基于系統(tǒng)物理特性構(gòu)建狀態(tài)向量，構(gòu)建過程如式（1）所示：

Si（t）=［δi（t），ωi（t），ai（t），Ii（t），Vi（t）］，i∈G，t∈T（1）

其中，Si（t）為第i個(gè)發(fā)電機(jī)在t時(shí)刻的狀態(tài)向量；G為發(fā)電機(jī)數(shù)量（臺(tái)）；T為預(yù)警時(shí)間段；δi（t）、ωi（t）、ai（t）、Ii（t）及Vi（t）分別為第i個(gè)發(fā)電機(jī)t時(shí)刻的功角（rad）、轉(zhuǎn)速（rad/s）、轉(zhuǎn)子加速度（rad/s2）、母線電流（kA）及母線電壓（kV）。

在數(shù)據(jù)處理方面，先借助小波變換對(duì)原始數(shù)據(jù)開展多尺度分解工作，具體選取db4小波基函數(shù)并進(jìn)行5層分解，以此分離出不同頻率成分。在頻域特征提取環(huán)節(jié)采用功率譜密度分析方法來計(jì)算各頻段能量分布特征，對(duì)于瞬態(tài)分量設(shè)置50 ms滑動(dòng)窗口開展短時(shí)傅里葉變換操作[2]。針對(duì)工頻分量采用200 ms窗口來提取基波特征，對(duì)于低頻振蕩分量使用1 s窗口捕捉振蕩模式特征，在圖1所示的IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)里實(shí)現(xiàn)特征篩選時(shí)，基于Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)構(gòu)建特征相關(guān)性矩陣，設(shè)置相關(guān)系數(shù)閾值為0.85以剔除高度相關(guān)的冗余特征。采用條件互信息最大化準(zhǔn)則對(duì)特征重要性進(jìn)行量化排序，通過設(shè)定信息增益閾值形成特征候選集，為保證特征集的魯棒性引入Bootstrap采樣方法，通過重復(fù)采樣及驗(yàn)證確定最終的特征子集。

（二）深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用多層級(jí)架構(gòu)設(shè)計(jì)。在底層實(shí)現(xiàn)時(shí)序依賴關(guān)系處理單元，其實(shí)現(xiàn)過程如公式（2）所示：

f（t） = σ（Wf［h（t-1）， x（t）］ + bf）（2）

其中，f（t）為遺忘門輸出，取值范圍[0，1]；σ為“S型”激活函數(shù)；Wf為權(quán)重矩陣，其元素為實(shí)數(shù)；h（t-1）為t-1時(shí)刻的隱藏狀態(tài)，大小為隱藏層維度；x（t）為當(dāng)前t時(shí)刻輸入，大小為輸入層維度；bf為偏置項(xiàng)。

網(wǎng)絡(luò)采用雙時(shí)間尺度并行結(jié)構(gòu)：短時(shí)間尺度分支由6層LSTM構(gòu)成，時(shí)間步長設(shè)為10 ms，每層神經(jīng)元數(shù)量為128，使用雙曲正切激活函數(shù)；長時(shí)間尺度分支采用4層深層網(wǎng)絡(luò)，時(shí)間步長為100 ms，配置帶有跳躍連接的殘差塊，防止梯度消失。在特征提取層引入自適應(yīng)注意力機(jī)制，通過可訓(xùn)練的注意力權(quán)重矩陣動(dòng)態(tài)分配不同特征的重要性，中間層設(shè)計(jì)多頭注意力結(jié)構(gòu)，頭數(shù)設(shè)為8，注意力維度為64，增強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵時(shí)序點(diǎn)的識(shí)別能力。每個(gè)隱藏層后配置批歸一化層，學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001，使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行參數(shù)更新，輸出層采用全連接網(wǎng)絡(luò)，通過歸一化指數(shù)函數(shù)映射到預(yù)警概率空間。為增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性與適應(yīng)性，采用多任務(wù)學(xué)習(xí)策略，使網(wǎng)絡(luò)同時(shí)學(xué)習(xí)故障預(yù)警與系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估任務(wù)，共享底層特征提取層參數(shù)。通過分別優(yōu)化兩個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)故障特征的同時(shí)，能夠更好地理解系統(tǒng)正常運(yùn)行狀態(tài)，提升對(duì)故障的識(shí)別精度與預(yù)警的可靠性。

（三）故障預(yù)警策略判決

預(yù)警策略判決采用多層級(jí)概率推理機(jī)制，構(gòu)建綜合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R（t）如式（3）所示：

R（t）= α·rs（t）- β·ra（t）（3）

其中，rs（t）為故障狀態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)，系統(tǒng)穩(wěn)定時(shí)取值為1，發(fā)生故障時(shí)取值為-1；ra（t）為預(yù)警行動(dòng)懲罰項(xiàng)，取值[0，1]；α與β為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)系數(shù)，取值（0，1]。

策略構(gòu)建過程分為狀態(tài)評(píng)估與判據(jù)設(shè)計(jì)及閾值調(diào)整三個(gè)環(huán)節(jié)，狀態(tài)評(píng)估階段采用核密度估計(jì)方法，使用高斯核函數(shù)計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)的概率分布特征，核帶寬通過Silverman準(zhǔn)則自適應(yīng)確定。判據(jù)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)將狀態(tài)空間劃分為穩(wěn)定、亞穩(wěn)定及不穩(wěn)定三個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域配置獨(dú)立的預(yù)警策略。通過分析系統(tǒng)能量函數(shù)與暫態(tài)能量耗散速率等物理量，建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。策略判決采用貝葉斯推理框架，結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)及觀測數(shù)據(jù)計(jì)算后驗(yàn)概率。閾值調(diào)整機(jī)制基于指數(shù)移動(dòng)平均方法處理歷史數(shù)據(jù)，平滑系數(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)波動(dòng)性自適應(yīng)調(diào)整，同時(shí)引入遺忘因子處理非平穩(wěn)特征。系統(tǒng)參數(shù)更新采用遞歸最小二乘算法，通過最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則確定最優(yōu)閾值[3]。

三、預(yù)警系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證

（一）實(shí)驗(yàn)環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建

實(shí)驗(yàn)環(huán)境構(gòu)建采用分層遞進(jìn)式設(shè)計(jì)方法，在IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)基礎(chǔ)上融入新能源發(fā)電特性。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)選取3號(hào)與32號(hào)及35號(hào)節(jié)點(diǎn)配置風(fēng)電及光伏機(jī)組，通過潮流計(jì)算確定各節(jié)點(diǎn)的初始運(yùn)行參數(shù)。在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的構(gòu)建過程中，基于實(shí)測風(fēng)電場出力特性建立風(fēng)電機(jī)組的動(dòng)態(tài)模型，包括雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)的機(jī)械特性與變流器控制特性以及無功補(bǔ)償裝置的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性；光伏發(fā)電系統(tǒng)的建模則考慮了逆變器的電壓支撐能力與有功功率調(diào)節(jié)特性及低電壓穿越能力。故障場景設(shè)置采用分層抽樣方法，將系統(tǒng)運(yùn)行工況劃分為輕載、中載及重載三種類型，負(fù)荷水平分別設(shè)置為0.85倍與1.0倍及1.15倍額定值；新能源出力水平按照實(shí)測數(shù)據(jù)的概率分布特性進(jìn)行抽樣，考慮風(fēng)電與光伏的互補(bǔ)特性；故障類型包括三相短路與單相接地及兩相短路等多種形式，故障持續(xù)時(shí)間在100 ms～300 ms范圍內(nèi)隨機(jī)設(shè)置。

通過Monte Carlo方法生成4 000組不同的故障場景，其中2 000組用于模型訓(xùn)練，1 000組用于驗(yàn)證，1 000組用于測試，確保數(shù)據(jù)集具有充分的代表性及多樣性。

（二）預(yù)警模型訓(xùn)練測試

預(yù)警模型的訓(xùn)練過程分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、參數(shù)優(yōu)化及性能驗(yàn)證三個(gè)階段。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，采用滑動(dòng)時(shí)間窗口進(jìn)行數(shù)據(jù)分段，窗口長度根據(jù)系統(tǒng)暫態(tài)過程特性設(shè)置為2 s，滑動(dòng)步長為100 ms。模型訓(xùn)練采用圖2所示的深度確定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）算法框架，包含Actor網(wǎng)絡(luò)及Critic網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)主要組成部分。其中，Actor網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)St生成預(yù)警動(dòng)作，Critic網(wǎng)絡(luò)評(píng)估動(dòng)作價(jià)值；目標(biāo)Actor網(wǎng)絡(luò)及目標(biāo)Critic網(wǎng)絡(luò)用于提供穩(wěn)定的學(xué)習(xí)目標(biāo)。訓(xùn)練過程中，將環(huán)境交互產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)元組（rt+1， st+1）存入經(jīng)驗(yàn)回放池，通過隨機(jī)采樣進(jìn)行批量學(xué)習(xí)，有效降低了數(shù)據(jù)相關(guān)性。參數(shù)優(yōu)化采用基于經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制的策略梯度方法，通過引入目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新機(jī)制提高訓(xùn)練穩(wěn)定性。在訓(xùn)練過程中，針對(duì)不同類型的故障場景設(shè)置差異化的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，強(qiáng)化模型對(duì)關(guān)鍵故障特征的識(shí)別能力[4]。驗(yàn)證階段采用交叉驗(yàn)證方法，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)與優(yōu)化算法超參數(shù)等手段提高模型性能，測試階段采用獨(dú)立的測試數(shù)據(jù)集；通過修改系統(tǒng)運(yùn)行工況與改變故障類型及位置等方式驗(yàn)證模型的泛化能力[5]。

（三）系統(tǒng)性能綜合評(píng)估

為全面評(píng)估深度學(xué)習(xí)預(yù)警方法的實(shí)際應(yīng)用效果，構(gòu)建了分層次與多維度的評(píng)估指標(biāo)體系。在IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)及實(shí)際電網(wǎng)中進(jìn)行測試，分別從預(yù)警準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性及可靠性三個(gè)維度設(shè)置評(píng)估指標(biāo)，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證預(yù)警方法的有效性[6]。預(yù)警系統(tǒng)性能評(píng)估結(jié)果對(duì)比如表1所示。

通過表1的性能評(píng)估結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，該預(yù)警方法在IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)及實(shí)際電網(wǎng)中均表現(xiàn)出良好的預(yù)警效果。在標(biāo)準(zhǔn)算例中，預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)到92.5%，平均預(yù)警提前量為8.5 s，能夠?yàn)橄到y(tǒng)提供充足的防控時(shí)間。在實(shí)際電網(wǎng)應(yīng)用中，盡管系統(tǒng)規(guī)模及復(fù)雜度顯著提升，預(yù)警準(zhǔn)確率仍維持在89.8%的水平，計(jì)算時(shí)延控制在17.2 ms以內(nèi)，滿足實(shí)時(shí)預(yù)警要求。特征提取效率與狀態(tài)預(yù)測精度等指標(biāo)表明，該方法能夠有效處理大規(guī)模電力系統(tǒng)的預(yù)警任務(wù)，具有較強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值[7]。進(jìn)一步分析表明，該方法在處理復(fù)雜故障場景時(shí)，其預(yù)警性能優(yōu)勢更為顯著。尤其在多故障源與故障耦合等復(fù)雜工況下，憑借深度學(xué)習(xí)模型強(qiáng)大的特征提取與模式識(shí)別能力，能夠更準(zhǔn)確地捕捉故障特征，提前發(fā)出預(yù)警信號(hào)，為電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障[8]。

結(jié)語

基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)故障自動(dòng)預(yù)警方法的研究成果充分驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在電力系統(tǒng)預(yù)警領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值。通過構(gòu)建混合深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電力系統(tǒng)復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)的有效監(jiān)測及預(yù)警。在IEEE標(biāo)準(zhǔn)算例及實(shí)際電網(wǎng)案例中的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，該方法在預(yù)警準(zhǔn)確率、時(shí)效性及適應(yīng)性等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)方法。針對(duì)研究中發(fā)現(xiàn)的問題，未來將重點(diǎn)圍繞預(yù)警模型的輕量化設(shè)計(jì)與多場景自適應(yīng)能力提升以及預(yù)警結(jié)果可解釋性增強(qiáng)等方向展開，以進(jìn)一步提高該技術(shù)在實(shí)際工程中的應(yīng)用價(jià)值。相關(guān)理論成果及技術(shù)方法為電力系統(tǒng)故障預(yù)警領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的思路及參考。

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