基于主動遷移學習的電力系統(tǒng)拓撲自適應暫態(tài)穩(wěn)定評估

摘要： 在基于深度學習的數(shù)據(jù)驅(qū)動型電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估技術(shù)中，需要解決的一個關(guān)鍵應用挑戰(zhàn)是對系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)變化和電網(wǎng)擴展的適用性問題。該文首先提出一種考慮電氣屬性的互注意力圖池化方法，基于注意力機制，按照電網(wǎng)節(jié)點的屬性和距離執(zhí)行差異化的特征綜合，提升圖深度學習特征聚合對拓撲結(jié)構(gòu)變化的適用性。在此基礎(chǔ)上，提出一種基于主動遷移學習的暫態(tài)穩(wěn)定評估方案，在電網(wǎng)結(jié)構(gòu)大幅變化或擴展時可以利用少量新系...