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TT基于深度学习的新型电力系统建模、感知和调控梅生伟清华大学电机系人青海大学能源电气学院中国电机工程学会成立90周年曹2024年年会Digital&IntelligentTechnologiesEnablingHighQualityDevelopmentofNew-typePowerSystem基于微分神经网络的新型电力系统动态建模基于对抗生成网络的新型电力系统在线预防控制基于强化学习的新型电力系统优化调度Digital&IntelligentTechnologies2021年3月15日,习近平主席主持召开中央财举措成立90周年曹2024年年会Digital&IntelligentHighQualityDevelopmentofNew-ty数智技术促进新型电力系统高质量发展新型电力系统概念与特征十呼伦贝尔-x宁一古泉扎稳特一青州上海查-山东高岭置牌屏-5南溪左岸宝鸡金官-枉中天生桥广州35酒电站送电广东广西责州一广东一日扎流一广东成立90周年曹2024年年会新型电力系统概念与特征性显著增强,带来了量测感知、系统建风光电厂出力波动性大,易造成电网频率问题新能源通过变流器并网,零惯量/弱惯量,缺乏对电网主动支撑能力。成立90周年曹2024年年会数智技术促进新型电力系统高质量发展提高电力系统数字化水平,是构建新型电力系统的基础。提高电力系统数字化水平,是构建新型电力系统的基础。inrealtime,coveringitsstruct力途与内力途与内的1的1口影响电力系统安全的环境信息;出数字电力系统的概念。出数字电力系统的概念。中国电机工程学会Digital&IntelligentTechnologiesEnablingHighQualityDevelopmentofNew-tpowersystemsforrenewableenergygenerationforecasting,增强感知沙盘推演智能决策云计实物系统算析新型电力系统运行工况基于图神经网络的新型电力系统超分辨率量测========================基于微分神经网络的新型电力系统动态建模基于对抗生成网络的新型电力系统在线预防控制基于强化学习的新型电力系统优化调度中国电机工程学会成立90周年曹2024年年会HighQualityDevelopmentofNew-typePowerSystem基于微分神经网络的新型电力系统动态建模基于对抗生成网络的新型电力系统在线预防控制基于强化学习的新型电力系统优化调度成立90周年曹2024年年会哭声太大哭声太大历史数据历史数据训练Training训练Training模型新的问题未知结果模型新的问题未知结果预测、未来因果关系 数智技术促进新型电力系统高质量发展深度学习学习的本质:利用数据逼近函数关系(因果关系)-魏尔斯特拉斯逼近定理:闭区间上的连续函数可用多项式级数一致逼近。GermanP,(x)→f(x)P₁(x)=a,x“+a_1x”¹+an-2x-²+…+a₁x+a₀浅层学习(常规神经网络)深度学习(常规神经网络)海量数据算力提升容易,高维空间局部极小概率小缺点:局部极小;梯度消失-ReLU函数替代sigmoid函数(ReLUfunctionreplacingthesigmoidfunc成立90周年曹2024年年食90ANNIVERSARY数智技术促进新型电力系统高质量发展增强感知增强感知对抗生成网络强化学习预防控制增强认知增强决策成立90周年曹2024年年会基于微分神经网络的新型电力系统动态建模基于对抗生成网络的新型电力系统在线预防控制基于强化学习的新型电力系统优化调度accurate,real-time,synchr无线),提高电网状态感知时空分辨率?Key无线),提高电网状态感知时空分辨率?Key传统方法新型电力系统更低碳更低碳解决思路:利用深度学习,从稀疏量测数据中插值补全缺失量测信息,实现同步、高分辨率数字化状态感知人工智能AIfromsparsemeasurements,achievingsynchronized,high-resolutiondigital风险少多卷积层framepatches对低分辨率LR图像进行插值处理,增补像素,获得高深度实际量测+SR生成=数字量测Actualmeasurements+SR-generatedmeasurements=Digitalmeasure空间量测配置不同Differentspatial量测采样频率不一致量测可信度不一致输电网/配电网7拉普拉斯拉普拉斯法国France法国France拉普拉斯矩阵L=UAUT拉普拉斯矩阵L=UAUT神经网络损失函数设计电力网络图特征电力网络图特征Prf-ac=g(vLse²-vLsRV;_srCosθ₁j_sk)-b₁jvLsRVj_s低分辨率lossef=(pi-sR-Piloss=lossmse+C*ofspectralgraphconvolutofspectralgraphconvolut90ANNIVERSARY量测严重缺失时超分辨率输出稀疏抽样量测严重缺失时超分辨率输出稀疏抽样深蓝色区域表示量测数据缺失(只有2个节节点电压MSE馈线功率MSE超分辨率线性插值样条插值张量插值成立90周年曹2024年年会基于对抗生成网络的新型电力系统在线预防控制基于强化学习的新型电力系统优化调度研究背景ResearchBackgroundrenewableenergy,DCtransmission,energystora工程实践焦点问题:如何利用端口量测数据,学习设备(区域电网)动力学模型,并准确数值模拟?新型电力系统新型电力系统jY(,x,y,)=0,"()常规电力系统:有功/无功序分量工频周期0.02秒新型电力系统:变流器电力电子变压器微秒~毫秒过渡过程毫秒计ConventionalPowerSystems:成立90周年曹2024年年会基于微分神经网络的新型电力系统动态建模欧拉Euler欧拉Euler欧拉法:用切线逐步逼近函数xn+1=x,+f(tn+K₁=f(tn,xn)K₁=f(tn,xn)xn+1=xn+(K₁+4K₂+K₃)h/6K₂=f(tn+1/2,x,+K₁h/2)数智技术促进新型电力系统高质量发展x02.20x02.20pt0pt0神经网络设计和训练神经网络设计和训练新型电力系统动态建模思路提供对于电力系统结构、动态和控制的新视成立90周年曹2024年年会从微分神经网络到微分代数神经网络From络方程p0区原动机及0(r微分方程pa励磁系统Up电力系统暂态稳定仿真示意图络方程p0区原动机及0(r微分方程pa励磁系统Up电力系统暂态稳定仿真示意图0prr发电机转子运动方程发电机dy-y电磁方程坐标变换pn2成立90面年曾2024年年食90ANNIVERSARY共计6800次不同潮流和故障下的暂态仿真,从故障发生时刻开始共3秒的数据,每秒100次采样。取80%为训练集,取20%为测试集,测试结果表明:所得模型仿真结果准确,误差在0.5%以内BUS30-BUS39相对功角BUS30-BUS39相对功角[1]/index/,https://github成立90周年曹2024年年会数智技术促进新型电力系统高质量发展基于微分神经网络的新型电力系统动态建模基于强化学习的新型电力系统优化调度数智技术促进新型电力系统高质量发展加强风险防控安全约束鲁棒低碳运行g(xo,yo.n)=0h(x₀.yo,u)≥0静态安全约束工况多变无法在线应用传统方法难以满足需求研究思路:基于生成对抗网络,从不安全工况映射生成安全运行域对应的工况,支传统方法难以满足需求数智技术促进新型电力系统高质量发展Xx=G(z)2对抗博弈优化问题基于对抗生成网络的新型电力系统在线预防控制Trainthegeneratoranddis预防控制方案求解逻辑预防控制方案求解逻辑空间映射不安全工况不安全工况不安全域安全域调控方案仿真引擎调控方案仿真引擎预防控制中国电机工程学会成立90周年曹2024年年会中国电机工程学会成立90周年曹2024年年会●在训练中引入调整成本损失项,可以控制预防控制模型在风险偏好与成本偏好之间的平衡PgenPsp,Qsp—抽样一z生成器Theconditionaldistributionofgeneratoract生成器x判别器判别器28/47y数智技术促进新型电力系统高质量发展预想事故为母线22和母线28上发生的三相短路接地故障控制有效率超过99%,决策速度快,控制代价低数据集调整前失稳调整后失稳UnstableBeforeAdjustmentUnstableAfterAdjustment调整有效率训练集测试集情景2:考虑两个预想故障(22、28号母线)的预防控制结果数据集调整前失稳UnstableBeforeAdjustment调整后失稳UnstableAfterAdjustment调整有效率训练集0测试集0模型平均推断时间Averageinferencetime预想控制场景(PreventiveControlScenario)平均每次推断时间(AverageInferenceTime)/ms控制代价权重对控制有效率的影响回成立90周年曹2024年年会数智技术促进新型电力系统高质量发展基于微分神经网络的新型电力系统动态建模基于对抗生成网络的新型电力系统在线预防控制基于强化学习的新型电力系统优化调度AITrainingandAppli成立90周年曹2024年年会多目标优化难度大:运行方式变化多,不确定性水平高——调度人员知识和经验积累跟不上新型电力系统发展工程实践关键问题:如何让人工智能自主探索复杂运行场景,主动学习和掌握电网优化调控规律?传统模式紧急控制安全性指标电能质量评估经济性指标仿真传统模式紧急控制安全性指标电能质量评估经济性指标仿真人工皿新型电力系统新模式皿新型电力系统新模式调整调整智能分析引擎智能决策引擎合数字孪生平台合数字孪生平台数智技术促进新型电力系统高质量发展基于强化学习的新型电力系统优化调度DispatchOptimization化学习框架(Deeplearningframework)模型复杂、非凸特性、不确定性约束模型复杂、非凸特性、不确定性约束训练深度强化学习智能体新能源、直流、储能..出力波动、current,Energysfluctuations,Cascadingfaults...基于双延迟深度确定性策略梯度学习框架的优化调度决策强化学习Autonomouslyexplorethesolution双延迟深度确定性策略梯度学习框架双延迟深度确定性策略梯度学习框架Agentdofo三段式奖励(Reward)机制,奖励最大化问题-100×ZLv,P)引入预训练与并行采样机制,增强算法收敛速度引入预训练与并行采样机制,增强算法收敛速度enhancetheconvergencespeedofthea优化目标成立90周年曹2024年年会数智技术促进新型电力系统高质量发展随机初始化50000个初始潮流,49092个潮流违反静态安全约束,40610个潮流违反动态安全约束。决策后,49602个潮流控制有效,398个潮流控制无效,控制有效率99.204%,运行方式调整后100%动态安全随机初始化50000个初始潮流,49092个潮流违反静态安全约束,40610个潮流违反动态安全约束。决策后,49602个潮流控制有效,398个潮流控制无效,控制有效率99.204%,运行方式调整后100%动态安全25002500智能体训练过程AIAgent///控制效果对比ControlEffectComparison成立90周年曹2024年年会数智技术促进新型电力系统高质量发展新型电力系统学习与深度学习基于图神经网络的新型电力系统超分辨率量测基于微分神经网络的新型电力系统动态建模基于对抗生成网络的新型电力系统在线预防控制基于强化学习的新型电力系统优化调度适用于新型电力系统的人工智能训练和应用平台AITrainingandApplication成立90周年曹2024年年会开发背景DevelopmentBackground电网仿真过于耗时:实际大电网安全稳定运行依赖数值仿真,耗时极大,仿真代价(碳消耗)极高开发环境:中国电科院超算仿真平台,共计24000CPU核开发环境:中国电科院超算仿真平台,共计24000CPU核预想故障集模块2:关键断面识别模块1:基于时间序列相关性模块1:基于时间序列相关性高N模块3:基于时间序列相关高N模块3:基于时间序列相关Y低90ANNIVERSARY数智技术促进新型电力系统高质量发展应用1:电力系统暂态稳定评估测电网稳定性系统故障后的短期受扰轨迹暂态稳定性电力系统时序特征提取TimeSeriesFeatureExtractionforPowerSystems系统综合分析轨迹成立90周年曹2024年年会又快又准!又快又准!应用1:电力系统暂态稳定评估2021年上半年国家电网算例,共有28种典型潮流运行方式,包含约(不同运行方式数量不同)55000节点,30000交流线,20000变压器,5400发电机,9500负荷,21条直流线路;模块集成后,预想故障扫描共计11412个仿真作业进行快速扫描,耗时1105秒左右,其中短时仿真(集群)占用399s,稳定性预测(单机28核心)用时706s,准确率99.20%;对比完整仿真(集群240000核)则需要的时间1863s。002020年上+科公8011电o%)N1_顶022.*20.220,三81,电o%)满423001.200死200备,备百分比百分比差数日障率分析用时0)成立90周年曹2024年年会应用2:电力系统运行方式关键特征提取基于深度学习的暂态稳定评估器建立了系统特征到系统稳定性之间的映射在此基础上,针对预测失稳的输入x,分析模型F(x)给出当前判别的原因,从而分析当前输入x中的关键特征朴素梯度OF/0x易受梯度饱和的影响,无法作为输入特征重要性的良好度量稳定-失稳预测值分界面x%X稳定-失稳预测值分界面x%X受扰轨迹#N关键受扰轨迹识别KeyDisturbanceTrajectoryldentification受扰轨迹#1受扰轨迹#2采用积分梯度方法,比较预测结果不同的两个相似输入状态,计算受扰轨迹中对模型预测稳定性影响最大的轨迹应用2:电力系统运行方式关键特征提取断面排序序号断面断面名称断面灵敏度排序序号断面名称断面灵敏度1吉送辽8宜昌直流(鄂北受)2赤峰外送3蒙西送出4黑龙江东部外送5呼包40067呼丰201943鄂送赣7呼丰60000呼丰新60065苏州南部9山西500kV送出1吉送辽8宜昌直流(鄂北受)成立90周年曹2024年年会数智技术促进新型电力系统高质量发展从超算到云计算:新型电力系统高

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