CN110417005B - 结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法 - Google Patents

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CN110417005B CN201910665732.5A CN201910665732A CN110417005B CN 110417005 B CN110417005 B CN 110417005B CN 201910665732 A CN201910665732 A CN 201910665732A CN 110417005 B CN110417005 B CN 110417005B
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    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks

Abstract

本发明涉及一种结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法，属于电力系统稳定分析技术领域。首先采集电力系统在故障发生前和故障切除后数据，得到训练集和验证集；利用深度置信网络训练算法对故障发生前和故障切除后数据分别训练，得到两种暂态稳定评估模型；利用验证集对不同阈值下模型的判定准确率进行计算，得到两种模型输出结果的可信任阈值；结合两个深度置信网络模型和仿真计算，实现暂态稳定严重故障的逐层筛选，得到最终的严重故障列表。本方法结合深度学习模型和仿真计算，利用深度学习模型筛选出一部分暂态稳定严重故障，对于可信任阈值以外的结果，采用仿真计算保证准确性，从而兼顾暂态稳定严重故障筛选的快速性和准确性。

Description

结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法
技术领域
本发明涉及一种结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法，属于电力系统稳定分析技术领域。
背景技术
暂态稳定性破坏是电力系统发生大规模停电事故的重要原因，如何快速准确判断电力系统的暂态稳定性是电力系统安全防控要考虑的重要问题之一。暂态稳定评估可以在不同的时机进行，主要包括离线分析、在线预决策和实时计算三类应用场景，其中，在线暂态稳定评估模式是采用短期周期性刷新的方式，每一刷新周期内将根据系统当前运行工况和预设故障进行评估，由于该方案使费时的优化搜索在扰动发生前就完成，其适时性是实时计算无法比拟的。因此，不断加强在线暂态稳定分析功能仍具有重要的现实意义。
近年来，诸如支持向量机、极限学习机等数据驱动方法凭借其学习能力强、计算速度快、能挖掘数据潜在有用信息等特点，受到国内外学者的广泛关注，已经被用于分析预设故障下的电力系统暂态稳定性，进而筛选出导致电力系统失去暂态稳定的严重故障。然而，由于预设故障下的暂态稳定分析存在机理复杂、计算量大的问题，单一的仿真分析或数据驱动方法难以兼顾计算的快速性和准确性。
发明内容
本发明的目的是提出一种结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法，针对单一的仿真计算和机器学习方法难以兼顾暂态稳定计算快速性和准确性的问题，本发明通过仿真计算与两个深度学习模型的结合，对暂态稳定预设故障集进行逐层筛选，得到最终的严重故障列表，以兼顾深度学习和仿真计算各自的优势，提高暂态稳定评估严重故障筛选的快速性和准确性。
本发明提出的结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法，包括以下步骤：
(1)从电力系统的海量仿真数据中采集故障发生前、故障切除后的数据，得到原始数据集O1：
(1-1)对一个具有N台发电机的电力系统，根据电力系统历史运行和规划情况设置s种运行工况和f种预设故障，其中f种预设故障构成初始预设故障集F0，对所有运行工况和预设故障分别编号，得到s种运行工况编号和f种预设故障编号，利用数值计算方法对s种运行工况下的f种预设故障分别进行电力系统暂态稳定的仿真计算，得到s×f种运行场景；
(1-2)依次采集步骤(1-1)得到的第k种运行场景中故障发生前所有发电机的有功功率PGi k(0-)、故障发生前所有发电机母线的电压幅值VGi k(0-)、故障清除后所有发电机的有功功率PGi k(t)、故障清除后所有发电机的转子角度δi k(t)、故障清除后所有发电机的转子角速度ωi k(t)、故障清除后所有发电机母线的电压幅值VGi k(t)、故障清除后所有发电机母线的电压相角θGi k(t)、运行工况编号mk、预设故障编号nk和暂态稳定性标签yk，构成原始数据集O1：
O1＝{PGi k(0-),VGi k(0-),PGi k(t),δi k(t),ωi k(t),VGi k(t),θGi k(t),mk,nk,yk}
其中，上标k表示运行场景编号，代表O1中的第k种运行场景，k＝1,2,…,s×f，下标i表示第i台发电机，i＝1,…,N，暂态稳定性标签yk是二维向量，若电力系统在第k种运行场景下失去暂态稳定，则记暂态稳定性标签yk＝(1,0)，若电力系统在第k种运行场景下能够保持暂态稳定，则记暂态稳定性标签yk＝(0,1)，t表示故障清除后第t次采样，t＝1,…,g，g为设定的采样次数，采样频率设定为电力系统的额定频率；
(2)根据独热编码和最大最小归一化方法对步骤(1-2)的原始数据集O1进行数据预处理，从中随机选择数据得到训练集和验证集，具体步骤如下：
(2-1)根据独热编码方法，对步骤(1-2)的原始数据集O1中的预设故障编号进行处理，得到f维预设故障编码向量，其中，第k种运行场景下的预设故障编码向量为vk；
(2-2)根据最大最小归一化方法，分别对步骤(1-2)的原始数据集O1中的PGi k(0-)、VGi k(0-)、PGi k(t)、δi k(t)、ωi k(t)、VGi k(t)、θGi k(t)进行归一化处理，得到归一化后的故障发生前所有发电机的有功功率
Figure BDA0002140054750000021
归一化后的故障发生前所有发电机母线的电压幅值
Figure BDA0002140054750000022
归一化后的故障清除后所有发电机有功功率
Figure BDA0002140054750000023
归一化后的故障清除后所有发电机转子角
Figure BDA0002140054750000024
归一化后的故障清除后所有发电机转子角速度
Figure BDA0002140054750000025
归一化后的故障清除后所有发电机母线的电压幅值
Figure BDA0002140054750000026
归一化后的故障清除后所有发电机母线的电压相角
Figure BDA0002140054750000027
归一化的公式为：
Figure BDA0002140054750000028
Figure BDA0002140054750000031
Figure BDA0002140054750000032
Figure BDA0002140054750000033
Figure BDA0002140054750000034
Figure BDA0002140054750000035
Figure BDA0002140054750000036
(2-3)根据步骤(2-2)的
Figure BDA0002140054750000037
步骤(1-2)的运行工况编号mk、步骤(2-1)的编码向量vk和步骤(1-2)的暂态稳定性标签yk，得到经过数据预处理后的数据集O1’：
Figure BDA0002140054750000038
(2-4)从步骤(2-3)的数据集O1’的s种运行工况中随机选择
Figure BDA0002140054750000039
种运行工况，根据O1’中与随机选择的
Figure BDA00021400547500000310
种运行工况相对应的f种预设故障下的数据，得到
Figure BDA00021400547500000311
种运行场景下的数据构成的训练集S0：
Figure BDA00021400547500000312
其中，上标a表示S0中包含的第a种运行场景，a的取值为S0中随机选择的
Figure BDA00021400547500000313
Figure BDA00021400547500000314
种运行场景在O1’中的运行场景编号；
(2-5)根据O1’中未被S0包含的
Figure BDA00021400547500000315
种运行场景对应的数据，得到
Figure BDA00021400547500000316
Figure BDA00021400547500000317
种运行场景下的数据构成的验证集S1：
Figure BDA0002140054750000041
其中，上标b表示未被S0包含的第b种运行场景，b的取值为S1中
Figure BDA0002140054750000042
种运行场景在O1’中的运行场景编号；
(3)利用深度置信网络训练方法，根据步骤(2-4)中训练集S0的故障发生前数据和预设故障编码向量，得到暂态稳定评估模型M1，暂态稳定评估模型M1的结构如下：
(3-1)M1的输入层：
M1的输入层共有2×N+f个神经元，包括：步骤(2-4)得到的S0中归一化后的故障发生前所有发电机有功功率、归一化后的故障发生前所有发电机母线电压幅值和f维预设故障编码向量；
(3-2)M1的r1个隐含层：
M1包含r1个隐含层，r1个隐含层中，M1的第1个隐含层h1 1的输入为步骤(3-1)中M1的输入层，第c个隐含层hc 1的输入为第c-1个隐含层hc-1 1的输出，c＝2,…,r1，隐含层的个数r1以及每一层隐含层的神经元数目根据人工经验或计算精度要求反复试探来确定；
(3-3)M1的输出层：
M1的输出层包含2个神经元，输出层采用Softmax函数为激活函数，当输入S0的第a种运行场景对应的
Figure BDA0002140054750000043
和va时，暂态稳定评估模型M1的输出结果为
Figure BDA0002140054750000044
其中
Figure BDA0002140054750000045
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后能够保持暂态稳定的概率，
Figure BDA0002140054750000046
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后失去暂态稳定的概率；
(4)利用深度置信网络训练方法，根据步骤(2-4)中训练集S0的故障切除后的数据，得到暂态稳定评估模型M2，暂态稳定评估模型M2的结构如下：
(4-1)M2的输入层：
M2的输入层共5×N×g个神经元，包括：步骤(2-4)得到的S0中归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机有功功率、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机转子角度、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机转子角速度、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机母线电压幅值、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机母线电压相角；
(4-2)M2的r2个隐含层：
M2包含r2个隐含层，r2个隐含层中，M2的第1个隐含层h1 2的输入为步骤(4-1)输入层，第u个隐含层hu 2的输入为第u-1个隐含层hu-1 2的输出，u＝2,…,r2，隐含层的个数r2以及每一层隐含层的神经元数目根据人工经验或计算精度要求反复试探来确定；
(4-3)M2的输出层：
M2的输出层包含2个神经元，输出层采用Softmax函数为激活函数，当输入S0的第a种运行场景对应的
Figure BDA0002140054750000051
和
Figure BDA0002140054750000052
时，M2的输出结果为
Figure BDA0002140054750000053
其中
Figure BDA0002140054750000054
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后能够保持暂态稳定的概率，
Figure BDA0002140054750000055
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后失去暂态稳定的概率；
(5)根据步骤(2-5)的验证集S1、步骤(3)的暂态稳定评估模型M1和步骤(4)的暂态稳定评估模型M2，分别计算得到不同阈值下M1和M2对S1中所有稳定运行场景和失稳运行场景的判定准确率，得到M1和M2输出结果的可信任阈值，具体步骤如下：
(5-1)设定迭代次数j＝1，第j次迭代中暂态稳定评估模型M1和暂态稳定评估模型M2输出结果的阈值为J(j)，设迭代步长d＝0.0001，J(1)＝d＝0.0001；
(5-2)将迭代次数j的值与1/d-1进行比较，若j≥1/d-1，则转入步骤(5-6)，若j＜1/d-1，则进入步骤(5-3)；
(5-3)依次将步骤(2-5)中验证集S1的所有
Figure BDA0002140054750000056
组验证数据的
Figure BDA0002140054750000057
Figure BDA0002140054750000058
和vb输入至暂态稳定评估模型M1中，得到M1对验证集S1中所有运行场景的输出结果，其中M1对S1中第b个运行场景的输出结果为
Figure BDA0002140054750000059
将
Figure BDA00021400547500000510
的值与阈值J(j)相比较，若
Figure BDA00021400547500000511
则判定与S1中第b个运行场景相对应的电力系统能够保持暂态稳定，记阈值为J(j)时模型M1对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure BDA00021400547500000512
若
Figure BDA00021400547500000513
则判定与S1中第b个运行场景相对应的电力系统失稳，记阈值为J(j)时模型M1对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure BDA00021400547500000514
并将上述所有判定结果
Figure BDA00021400547500000515
分别与步骤(2-5)的验证集S1的所有暂态稳定性标签yb依次进行对比，得到当阈值设定为J(j)时模型M1对稳定场景的判定准确率A1(j)和对失稳场景的判定准确率B1(j)；
(5-4)依次将步骤(2-5)中验证集S1的所有
Figure BDA00021400547500000516
组验证数据的
Figure BDA00021400547500000517
Figure BDA00021400547500000518
和
Figure BDA00021400547500000519
输入至暂态稳定评估模型M2中，得到M2对所有运行场景的输出结果，其中模型M2对S1中第b个运行场景的输出结果为
Figure BDA00021400547500000520
将
Figure BDA00021400547500000521
的值与阈值J(j)相比较，若
Figure BDA0002140054750000061
则判定与第b个运行场景相对应的电力系统能够保持暂态稳定，记阈值为J(j)时模型M2对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure BDA0002140054750000062
若
Figure BDA0002140054750000063
则判定与第b个运行场景相对应的电力系统失稳，记阈值为J(j)时模型M2对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure BDA0002140054750000064
并将上述所有判定结果
Figure BDA0002140054750000065
分别与步骤(2-5)的验证集S1的所有暂态稳定性标签yb依次进行对比，得到当阈值为J(j)时模型M2对稳定样本的判定准确率A2(j)和对失稳样本的判断准确率B2(j)；
(5-5)令j:＝j+1，J(j)＝j×d，返回步骤(5-2)；
(5-6)根据步骤(5-3)得到的当阈值为J(l)时暂态稳定评估模型M1对稳定样本的判定准确率A1(l)和对失稳样本的判断准确率B1(l)，其中l＝1,…,1/d-1，计算暂态稳定评估模型M1的稳定结果可信任阈值E1,1和失稳结果可信任阈值E1,2，E1,1和E1,2的计算公式如下：
Figure BDA0002140054750000066
Figure BDA0002140054750000067
(5-7)根据步骤(5-4)得到的当阈值设定为J(l)时暂态稳定评估模型M2对稳定样本的判定准确率A2(l)和对失稳样本的判断准确率B2(l)，其中l＝1,…,1/d-1，计算暂态稳定评估模型M2的稳定结果可信任阈值E2,1和失稳结果可信任阈值E2,2，E2,1和E2,2的计算公式如下：
Figure BDA0002140054750000068
Figure BDA0002140054750000069
(6)根据电力系统实际运行情况，得到电力系统当前潮流计算数据和预设故障集F1，利用暂态稳定评估模型M1、暂态稳定评估模型M2和仿真计算相结合的方式，依次对电力系统发生F1中第e个预设故障后的暂态稳定性进行判定，筛选出预设故障集F1中使电力系统失稳的严重故障，具体步骤如下：
(6-1)根据电力系统实际运行情况，得到电力系统当前潮流计算数据和预设故障集F1，其中，F1中共有w个预设故障；
(6-2)将预设故障编号初始化为e＝1；
(6-3)判断预设故障集F1中第e个预设故障是否属于步骤(1-1)中的初始预设故障集F0：
若F1中第e个预设故障属于F0，则根据步骤(2-1)的独热编码方法得到第e个预设故障的编码向量ve,2，并转入步骤(6-4)，若F1中第e个预设故障不属于F0，则转入步骤(6-6)；
(6-4)采集电力系统潮流计算数据得到的所有发电机的有功功率PGi(0-)、发电机母线的电压幅值VGi(0-)，并根据步骤(2-2)的最大最小归一化方法，对所有发电机的有功功率、发电机母线的电压幅值进行归一化处理，得到归一化后的发电机有功功率
Figure BDA0002140054750000071
和归一化后的发电机母线的电压幅值
Figure BDA0002140054750000072
将该
Figure BDA0002140054750000073
和步骤(6-3)的编码向量ve,2输入到步骤(3)的暂态稳定评估模型M1中，得到输出结果
Figure BDA0002140054750000074
将该输出结果与步骤(5-6)的E1,1和E1,2相比较，若
Figure BDA0002140054750000075
则将当前预设故障判断为严重故障，并将第e个预设故障放入严重故障列表中，若
Figure BDA0002140054750000076
则将当前预设故障判断为无关故障，转入步骤(6-7)，若
Figure BDA0002140054750000077
则转入步骤(6-5)；
(6-5)利用数值计算方法，对电力系统在当前潮流下的发生第e个预设故障并切除后g个采样周期内的过程进行暂态稳定仿真计算，得到故障切除后g个采样点的所有发电机有功功率PGi e,2(t)、所有发电机转子角度δi e,2(t)、所有发电机转子角速度ωi e,2(t)、所有发电机母线的电压幅值VGi e,2(t)、所有发电机母线的电压相角θGi e,2(t)，其中i＝1,…,N，t＝1,…,g，并采用步骤(2-2)的最大最小归一化方法，分别对PGi e,2(t)、δi e,2(t)、ωi e,2(t)、VGi e,2(t)、θGi e,2(t)，进行归一化处理，得到归一化后的数据
Figure BDA0002140054750000078
和
Figure BDA0002140054750000079
将
Figure BDA00021400547500000710
Figure BDA00021400547500000711
和
Figure BDA00021400547500000712
输入到步骤(4)的暂态稳定评估模型M2中，得到输出结果
Figure BDA00021400547500000713
将该输出结果与步骤(5-7)的E2,1和E2,2相比较，若
Figure BDA00021400547500000714
则将当前预设故障判断为严重故障，并将第e个预设故障放入严重故障列表中，若
Figure BDA00021400547500000715
则将当前预设故障判断为无关故障，转入步骤(6-7)，若
Figure BDA00021400547500000716
则转入步骤(6-6)；
(6-6)利用数值计算方法，对电力系统在当前潮流下的发生第e个预设故障后的动态过程进行暂态稳定仿真计算，根据仿真计算结果判断电力系统的暂态稳定性，若电力系统失去暂态稳定，则将第e个预设故障放入严重故障列表中，若电力系统能够保持暂态稳定，则该故障为无关故障，转入步骤(6-7)；
(6-7)对e与w的值进行比较，若e<w，则令e:＝e+1，并转入步骤(6-1)，若e≥w，则停止迭代，当前步骤得到的严重故障列表中的所有故障即为筛选得到的所有暂态稳定严重故障，实现了电力系统暂态稳定严重故障筛选。
本发明提出的结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法，其优点是：
本发明方法采集电力系统在故障发生前和故障切除后数据，对数据进行预处理并从中随机选择数据得到训练集和验证集，利用深度置信网络训练算法对故障发生前数据和故障切除后数据的训练集分别训练，得到两种暂态稳定评估模型，利用验证集对暂态稳定评估模型的性能进行测试，确定模型输出结果的可信任阈值，最后，通过两个深度置信网络模型和仿真计算相结合的方法实现暂态稳定严重故障的逐层筛选，得到最终的严重故障列表。通过两个基于深度学习的暂态稳定评估模型和仿真计算的结合，能够利用深度学习模型快速筛选出一部分暂态稳定严重故障，对于可信任阈值以外的判定结果，进一步采用仿真计算保证准确性，从而兼顾暂态稳定严重故障筛选的快速性和准确性。
附图说明
图1是本发明方法的流程框图。
图2是本发明方法步骤(6)的流程框图。
具体实施方式
本发明提出的结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法，其流程框图如图1所示，包括以下步骤：
(1)从电力系统的海量仿真数据中采集故障发生前、故障切除后的数据，得到原始数据集O1：
(1-1)对一个具有N台发电机的电力系统，根据电力系统历史运行和规划情况设置s种运行工况和f种预设故障，其中f种预设故障构成初始预设故障集F0，对所有运行工况和预设故障分别编号，得到s种运行工况编号和f种预设故障编号，利用数值计算方法对s种运行工况下的f种预设故障分别进行电力系统暂态稳定的仿真计算，得到s×f种运行场景，在本发明的实施例中，以新英格兰10机39节点系统为例，发电机台数N＝10，s＝5000，f＝34；
(1-2)依次采集步骤(1-1)得到的第k种运行场景中故障发生前所有发电机的有功功率PGi k(0-)、故障发生前所有发电机母线的电压幅值VGi k(0-)、故障清除后所有发电机的有功功率PGi k(t)、故障清除后所有发电机的转子角度δi k(t)、故障清除后所有发电机的转子角速度ωi k(t)、故障清除后所有发电机母线的电压幅值VGi k(t)、故障清除后所有发电机母线的电压相角θGi k(t)、运行工况编号mk、预设故障编号nk和暂态稳定性标签yk，构成原始数据集O1：
O1＝{PGi k(0-),VGi k(0-),PGi k(t),δi k(t),ωi k(t),VGi k(t),θGi k(t),mk,nk,yk}
其中，上标k表示运行场景编号，代表O1中的第k种运行场景，k＝1,2,…,s×f，下标i表示第i台发电机，i＝1,…,N，暂态稳定性标签yk是二维向量，若电力系统在第k种运行场景下失去暂态稳定，则记暂态稳定性标签yk＝(1,0)，若电力系统在第k种运行场景下能够保持暂态稳定，则记暂态稳定性标签yk＝(0,1)，t表示故障清除后第t次采样，t＝1,…,g，g为设定的采样次数，采样频率设定为电力系统的额定频率；对额定频率为50Hz的电力系统，采样频率为50Hz，设g＝5，对额定频率为60Hz的电力系统，采样频率为60Hz，设g＝6，在本发明的实施例中，新英格兰10机39节点系统的采样频率为60Hz，因此g＝6；
(2)根据独热编码和最大最小归一化方法对步骤(1-2)的原始数据集O1进行数据预处理，从中随机选择数据得到训练集和验证集，具体步骤如下：
(2-1)根据独热编码方法，对步骤(1-2)的原始数据集O1中的预设故障编号进行处理，得到f维预设故障编码向量，其中，第k种运行场景下的预设故障编码向量为vk；
(2-2)根据最大最小归一化方法，分别对步骤(1-2)的原始数据集O1中的PGi k(0-)、VGi k(0-)、PGi k(t)、δi k(t)、ωi k(t)、VGi k(t)、θGi k(t)进行归一化处理，得到归一化后的故障发生前所有发电机的有功功率
Figure BDA0002140054750000091
归一化后的故障发生前所有发电机母线的电压幅值
Figure BDA0002140054750000092
归一化后的故障清除后所有发电机有功功率
Figure BDA0002140054750000093
归一化后的故障清除后所有发电机转子角
Figure BDA0002140054750000094
归一化后的故障清除后所有发电机转子角速度
Figure BDA0002140054750000095
归一化后的故障清除后所有发电机母线的电压幅值
Figure BDA0002140054750000096
归一化后的故障清除后所有发电机母线的电压相角
Figure BDA0002140054750000097
归一化的公式为：
Figure BDA0002140054750000098
Figure BDA0002140054750000099
Figure BDA00021400547500000910
Figure BDA0002140054750000101
Figure BDA0002140054750000102
Figure BDA0002140054750000103
Figure BDA0002140054750000104
(2-3)根据步骤(2-2)的
Figure BDA0002140054750000105
步骤(1-2)的运行工况编号mk、步骤(2-1)的编码向量vk和步骤(1-2)的暂态稳定性标签yk，得到经过数据预处理后的数据集O1’：
Figure BDA0002140054750000106
(2-4)从步骤(2-3)的数据集O1’的s种运行工况中随机选择
Figure BDA0002140054750000107
种运行工况，根据O1’中与随机选择的
Figure BDA0002140054750000108
种运行工况相对应的f种预设故障下的数据，得到
Figure BDA0002140054750000109
种运行场景下的数据构成的训练集S0：
Figure BDA00021400547500001010
其中，上标a表示S0中包含的第a种运行场景，a的取值为S0中随机选择的
Figure BDA00021400547500001011
Figure BDA00021400547500001012
种运行场景在O1’中的运行场景编号；
(2-5)根据O1’中未被S0包含的
Figure BDA00021400547500001013
种运行场景对应的数据，得到
Figure BDA00021400547500001014
Figure BDA00021400547500001015
种运行场景下的数据构成的验证集S1：
Figure BDA00021400547500001016
其中，上标b表示未被S0包含的第b种运行场景，b的取值为S1中
Figure BDA00021400547500001017
种运行场景在O1’中的运行场景编号；
(3)利用深度置信网络训练方法，根据步骤(2-4)中训练集S0的故障发生前数据和预设故障编码向量，得到暂态稳定评估模型M1，暂态稳定评估模型M1的结构如下：
(3-1)M1的输入层：
M1的输入层共有2×N+f个神经元，包括：步骤(2-4)得到的S0中归一化后的故障发生前所有发电机有功功率、归一化后的故障发生前所有发电机母线电压幅值和f维预设故障编码向量；
(3-2)M1的r1个隐含层：
M1包含r1个隐含层，r1个隐含层中，M1的第1个隐含层h1 1的输入为步骤(3-1)中M1的输入层，第c个隐含层hc 1的输入为第c-1个隐含层hc-1 1的输出，c＝2,…,r1，隐含层的个数r1以及每一层隐含层的神经元数目根据人工经验或计算精度要求反复试探来确定，在本发明的实施例中，设隐含层数目r1为4，每层的神经元数目分别为50，100，50，20；
(3-3)M1的输出层：
M1的输出层包含2个神经元，输出层采用Softmax函数为激活函数，当输入S0的第a种运行场景对应的
Figure BDA0002140054750000111
和va时，暂态稳定评估模型M1的输出结果为
Figure BDA0002140054750000112
其中
Figure BDA0002140054750000113
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后能够保持暂态稳定的概率，
Figure BDA0002140054750000114
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后失去暂态稳定的概率；
(4)利用深度置信网络训练方法，根据步骤(2-4)中训练集S0的故障切除后的数据，得到暂态稳定评估模型M2，暂态稳定评估模型M2的结构如下：
(4-1)M2的输入层：
M2的输入层共5×N×g个神经元，包括：步骤(2-4)得到的S0中归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机有功功率、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机转子角度、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机转子角速度、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机母线电压幅值、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机母线电压相角，在本发明的实施例中，发电机台数为10，采样点数为6，因此输入特征共300维；
(4-2)M2的r2个隐含层：
M2包含r2个隐含层，r2个隐含层中，M2的第1个隐含层h1 2的输入为步骤(4-1)输入层，第u个隐含层hu 2的输入为第u-1个隐含层hu-1 2的输出，u＝2,…,r2，隐含层的个数r2以及每一层隐含层的神经元数目根据人工经验或计算精度要求反复试探来确定，在本发明的实施例中，设隐含层数目r2为4，每层的神经元数目分别为250，150，50，20；
(4-3)M2的输出层：
M2的输出层包含2个神经元，输出层采用Softmax函数为激活函数，当输入S0的第a种运行场景对应的
Figure BDA0002140054750000121
和
Figure BDA0002140054750000122
时，M2的输出结果为
Figure BDA0002140054750000123
其中
Figure BDA0002140054750000124
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后能够保持暂态稳定的概率，
Figure BDA0002140054750000125
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后失去暂态稳定的概率；
(5)根据步骤(2-5)的验证集S1、步骤(3)的暂态稳定评估模型M1和步骤(4)的暂态稳定评估模型M2，分别计算得到不同阈值下M1和M2对S1中所有稳定运行场景和失稳运行场景的判定准确率，得到M1和M2输出结果的可信任阈值，具体步骤如下：
(5-1)设定迭代次数j＝1，第j次迭代中暂态稳定评估模型M1和暂态稳定评估模型M2输出结果的阈值为J(j)，设迭代步长d＝0.0001，J(1)＝d＝0.0001；
(5-2)将迭代次数j的值与1/d-1进行比较，若j≥1/d-1，则转入步骤(5-6)，若j＜1/d-1，则进入步骤(5-3)；
(5-3)依次将步骤(2-5)中验证集S1的所有
Figure BDA0002140054750000126
组验证数据的
Figure BDA0002140054750000127
Figure BDA0002140054750000128
和vb输入至暂态稳定评估模型M1中，得到M1对验证集S1中所有运行场景的输出结果，其中M1对S1中第b个运行场景的输出结果为
Figure BDA0002140054750000129
将
Figure BDA00021400547500001210
的值与阈值J(j)相比较，若
Figure BDA00021400547500001211
则判定与S1中第b个运行场景相对应的电力系统能够保持暂态稳定，记阈值为J(j)时模型M1对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure BDA00021400547500001212
若
Figure BDA00021400547500001213
则判定与S1中第b个运行场景相对应的电力系统失稳，记阈值为J(j)时模型M1对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure BDA00021400547500001214
并将上述所有判定结果
Figure BDA00021400547500001215
分别与步骤(2-5)的验证集S1的所有暂态稳定性标签yb依次进行对比，得到当阈值设定为J(j)时模型M1对稳定场景的判定准确率A1(j)和对失稳场景的判定准确率B1(j)；
(5-4)依次将步骤(2-5)中验证集S1的所有
Figure BDA00021400547500001216
组验证数据的
Figure BDA00021400547500001217
Figure BDA00021400547500001218
和
Figure BDA00021400547500001219
输入至暂态稳定评估模型M2中，得到M2对所有运行场景的输出结果，其中模型M2对S1中第b个运行场景的输出结果为
Figure BDA00021400547500001220
将
Figure BDA00021400547500001221
的值与阈值J(j)相比较，若
Figure BDA00021400547500001222
则判定与第b个运行场景相对应的电力系统能够保持暂态稳定，记阈值为J(j)时模型M2对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure BDA00021400547500001223
若
Figure BDA00021400547500001224
则判定与第b个运行场景相对应的电力系统失稳，记阈值为J(j)时模型M2对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure BDA0002140054750000131
并将上述所有判定结果
Figure BDA0002140054750000132
分别与步骤(2-5)的验证集S1的所有暂态稳定性标签yb依次进行对比，得到当阈值为J(j)时模型M2对稳定样本的判定准确率A2(j)和对失稳样本的判断准确率B2(j)；
(5-5)令j:＝j+1，J(j)＝j×d，返回步骤(5-2)；
(5-6)根据步骤(5-3)得到的当阈值为J(l)时暂态稳定评估模型M1对稳定样本的判定准确率A1(l)和对失稳样本的判断准确率B1(l)，其中l＝1,…,1/d-1，计算暂态稳定评估模型M1的稳定结果可信任阈值E1,1和失稳结果可信任阈值E1,2，E1,1和E1,2的计算公式如下：
Figure BDA0002140054750000133
Figure BDA0002140054750000134
(5-7)根据步骤(5-4)得到的当阈值设定为J(l)时暂态稳定评估模型M2对稳定样本的判定准确率A2(l)和对失稳样本的判断准确率B2(l)，其中l＝1,…,1/d-1，计算暂态稳定评估模型M2的稳定结果可信任阈值E2,1和失稳结果可信任阈值E2,2，E2,1和E2,2的计算公式如下：
Figure BDA0002140054750000135
Figure BDA0002140054750000136
(6)根据电力系统实际运行情况，得到电力系统当前潮流计算数据和预设故障集F1，利用暂态稳定评估模型M1、暂态稳定评估模型M2和仿真计算相结合的方式，依次对电力系统发生F1中第e个预设故障后的暂态稳定性进行判定，筛选出预设故障集F1中使电力系统失稳的严重故障，具体步骤如图2所示，包括：
(6-1)根据电力系统实际运行情况，得到电力系统当前潮流计算数据和预设故障集F1，其中，F1中共有w个预设故障；
(6-2)将预设故障编号初始化为e＝1；
(6-3)判断预设故障集F1中第e个预设故障是否属于步骤(1-1)中的初始预设故障集F0：
若F1中第e个预设故障属于F0，则根据步骤(2-1)的独热编码方法得到第e个预设故障的编码向量ve,2，并转入步骤(6-4)，若F1中第e个预设故障不属于F0，则转入步骤(6-6)；
(6-4)采集电力系统潮流计算数据得到的所有发电机的有功功率PGi(0-)、发电机母线的电压幅值VGi(0-)，并根据步骤(2-2)的最大最小归一化方法，对所有发电机的有功功率、发电机母线的电压幅值进行归一化处理，得到归一化后的发电机有功功率
Figure BDA0002140054750000141
和归一化后的发电机母线的电压幅值
Figure BDA0002140054750000142
将该
Figure BDA0002140054750000143
和步骤(6-3)的编码向量ve,2输入到步骤(3)的暂态稳定评估模型M1中，得到输出结果
Figure BDA0002140054750000144
将该输出结果与步骤(5-6)的E1,1和E1,2相比较，若
Figure BDA0002140054750000145
则将当前预设故障判断为严重故障，并将第e个预设故障放入严重故障列表中，若
Figure BDA0002140054750000146
则将当前预设故障判断为无关故障，转入步骤(6-7)，若
Figure BDA0002140054750000147
则转入步骤(6-5)；
(6-5)利用数值计算方法，对电力系统在当前潮流下的发生第e个预设故障并切除后g个采样周期内的过程进行暂态稳定仿真计算，得到故障切除后g个采样点的所有发电机有功功率PGi e,2(t)、所有发电机转子角度δi e,2(t)、所有发电机转子角速度ωi e,2(t)、所有发电机母线的电压幅值VGi e,2(t)、所有发电机母线的电压相角θGi e,2(t)，其中i＝1,…,N，t＝1,…,g，并采用步骤(2-2)的最大最小归一化方法，分别对PGi e,2(t)、δi e,2(t)、ωi e,2(t)、VGi e ,2(t)、θGi e,2(t)，进行归一化处理，得到归一化后的数据
Figure BDA0002140054750000148
和
Figure BDA0002140054750000149
将
Figure BDA00021400547500001410
Figure BDA00021400547500001411
和
Figure BDA00021400547500001412
输入到步骤(4)的暂态稳定评估模型M2中，得到输出结果
Figure BDA00021400547500001413
将该输出结果与步骤(5-7)的E2,1和E2,2相比较，若
Figure BDA00021400547500001414
则将当前预设故障判断为严重故障，并将第e个预设故障放入严重故障列表中，若
Figure BDA00021400547500001415
则将当前预设故障判断为无关故障，转入步骤(6-7)，若
Figure BDA00021400547500001416
则转入步骤(6-6)；
(6-6)利用数值计算方法，对电力系统在当前潮流下的发生第e个预设故障后的动态过程进行暂态稳定仿真计算，根据仿真计算结果判断电力系统的暂态稳定性，若电力系统失去暂态稳定，则将第e个预设故障放入严重故障列表中，若电力系统能够保持暂态稳定，则该故障为无关故障，转入步骤(6-7)；
(6-7)对e与w的值进行比较，若e<w，则令e:＝e+1，并转入步骤(6-3)，若e≥w，则停止迭代，当前步骤得到的严重故障列表中的所有故障即为筛选得到的所有暂态稳定严重故障，实现了电力系统暂态稳定严重故障筛选。

Claims (1)

1.一种结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
(1)从电力系统的海量仿真数据中采集故障发生前、故障切除后的数据，得到原始数据集O1：
(1-1)对一个具有N台发电机的电力系统，根据电力系统历史运行和规划情况设置s种运行工况和f种预设故障，其中f种预设故障构成初始预设故障集F0，对所有运行工况和预设故障分别编号，得到s种运行工况编号和f种预设故障编号，利用数值计算方法对s种运行工况下的f种预设故障分别进行电力系统暂态稳定的仿真计算，得到s×f种运行场景；
(1-2)依次采集步骤(1-1)得到的第k种运行场景中故障发生前所有发电机的有功功率PGi k(0-)、故障发生前所有发电机母线的电压幅值VGi k(0-)、故障清除后所有发电机的有功功率PGi k(t)、故障清除后所有发电机的转子角度δi k(t)、故障清除后所有发电机的转子角速度ωi k(t)、故障清除后所有发电机母线的电压幅值VGi k(t)、故障清除后所有发电机母线的电压相角θGi k(t)、运行工况编号mk、预设故障编号nk和暂态稳定性标签yk，构成原始数据集O1：
O1＝{PGi k(0-),VGi k(0-),PGi k(t),δi k(t),ωi k(t),VGi k(t),θGi k(t),mk,nk,yk}
其中，上标k表示运行场景编号，代表O1中的第k种运行场景，k＝1,2,…,s×f，下标i表示第i台发电机，i＝1,…,N，暂态稳定性标签yk是二维向量，若电力系统在第k种运行场景下失去暂态稳定，则记暂态稳定性标签yk＝(0,1)，若电力系统在第k种运行场景下能够保持暂态稳定，则记暂态稳定性标签yk＝(1,0)，t表示故障清除后第t次采样，t＝1,…,g，g为设定的采样次数，采样频率设定为电力系统的额定频率；
(2)根据独热编码和最大最小归一化方法对步骤(1-2)的原始数据集O1进行数据预处理，从中随机选择数据得到训练集和验证集，具体步骤如下：
(2-1)根据独热编码方法，对步骤(1-2)的原始数据集O1中的预设故障编号进行处理，得到f维预设故障编码向量，其中，第k种运行场景下的预设故障编码向量为vk；
(2-2)根据最大最小归一化方法，分别对步骤(1-2)的原始数据集O1中的PGi k(0-)、VGi k(0-)、PGi k(t)、δi k(t)、ωi k(t)、VGi k(t)、θGi k(t)进行归一化处理，得到归一化后的故障发生前所有发电机的有功功率
Figure FDA0002591104860000011
归一化后的故障发生前所有发电机母线的电压幅值
Figure FDA0002591104860000021
归一化后的故障清除后所有发电机有功功率
Figure FDA0002591104860000022
归一化后的故障清除后所有发电机转子角
Figure FDA0002591104860000023
归一化后的故障清除后所有发电机转子角速度
Figure FDA0002591104860000024
归一化后的故障清除后所有发电机母线的电压幅值
Figure FDA0002591104860000025
归一化后的故障清除后所有发电机母线的电压相角
Figure FDA0002591104860000026
归一化的公式为：
Figure FDA0002591104860000027
Figure FDA0002591104860000028
Figure FDA0002591104860000029
Figure FDA00025911048600000210
Figure FDA00025911048600000211
Figure FDA00025911048600000212
Figure FDA00025911048600000213
(2-3)根据步骤(2-2)的
Figure FDA00025911048600000214
步骤(1-2)的运行工况编号mk、步骤(2-1)的编码向量vk和步骤(1-2)的暂态稳定性标签yk，得到经过数据预处理后的数据集O1’：
Figure FDA00025911048600000215
(2-4)从步骤(2-3)的数据集O1’的s种运行工况中随机选择
Figure FDA00025911048600000216
种运行工况，根据O1’中与随机选择的
Figure FDA00025911048600000217
种运行工况相对应的f种预设故障下的数据，得到
Figure FDA00025911048600000218
种运行场景下的数据构成的训练集S0：
Figure FDA0002591104860000031
其中，上标a表示S0中包含的第a种运行场景，a的取值为S0中随机选择的
Figure FDA0002591104860000032
Figure FDA0002591104860000033
种运行场景在O1’中的运行场景编号；
(2-5)根据O1’中未被S0包含的
Figure FDA0002591104860000034
种运行场景对应的数据，得到
Figure FDA0002591104860000035
Figure FDA0002591104860000036
种运行场景下的数据构成的验证集S1：
Figure FDA0002591104860000037
其中，上标b表示未被S0包含的第b种运行场景，b的取值为S1中
Figure FDA0002591104860000038
种运行场景在O1’中的运行场景编号；
(3)利用深度置信网络训练方法，根据步骤(2-4)中训练集S0的故障发生前数据和预设故障编码向量，得到暂态稳定评估模型M1，暂态稳定评估模型M1的结构如下：
(3-1)M1的输入层：
M1的输入层共有2×N+f个神经元，包括：步骤(2-4)得到的S0中归一化后的故障发生前所有发电机有功功率、归一化后的故障发生前所有发电机母线电压幅值和f维预设故障编码向量；
(3-2)M1的r1个隐含层：
M1包含r1个隐含层，r1个隐含层中，M1的第1个隐含层h1 1的输入为步骤(3-1)中M1的输入层，第c个隐含层hc 1的输入为第c-1个隐含层hc-1 1的输出，c＝2,…,r1，隐含层的个数r1以及每一层隐含层的神经元数目根据人工经验或计算精度要求反复试探来确定；
(3-3)M1的输出层：
M1的输出层包含2个神经元，输出层采用Softmax函数为激活函数，当输入S0的第a种运行场景对应的
Figure FDA0002591104860000039
和va时，暂态稳定评估模型M1的输出结果为
Figure FDA00025911048600000310
其中
Figure FDA00025911048600000311
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后能够保持暂态稳定的概率，
Figure FDA00025911048600000312
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后失去暂态稳定的概率；
(4)利用深度置信网络训练方法，根据步骤(2-4)中训练集S0的故障切除后的数据，得到暂态稳定评估模型M2，暂态稳定评估模型M2的结构如下：
(4-1)M2的输入层：
M2的输入层共5×N×g个神经元，包括：步骤(2-4)得到的S0中归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机有功功率、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机转子角度、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机转子角速度、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机母线电压幅值、归一化后的故障清除后g个采样点的所有发电机母线电压相角；
(4-2)M2的r2个隐含层：
M2包含r2个隐含层，r2个隐含层中，M2的第1个隐含层h1 2的输入为步骤(4-1)输入层，第u个隐含层hu 2的输入为第u-1个隐含层hu-1 2的输出，u＝2,…,r2，隐含层的个数r2以及每一层隐含层的神经元数目根据人工经验或计算精度要求反复试探来确定；
(4-3)M2的输出层：
M2的输出层包含2个神经元，输出层采用Softmax函数为激活函数，当输入S0的第a种运行场景对应的
Figure FDA0002591104860000041
和
Figure FDA0002591104860000042
时，M2的输出结果为
Figure FDA0002591104860000043
其中
Figure FDA0002591104860000044
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后能够保持暂态稳定的概率，
Figure FDA0002591104860000045
表示电力系统在第ma种运行工况下发生第na个预设故障后失去暂态稳定的概率；
(5)根据步骤(2-5)的验证集S1、步骤(3)的暂态稳定评估模型M1和步骤(4)的暂态稳定评估模型M2，分别计算得到不同阈值下M1和M2对S1中所有稳定运行场景和失稳运行场景的判定准确率，得到M1和M2输出结果的可信任阈值，具体步骤如下：
(5-1)设定迭代次数j＝1，第j次迭代中暂态稳定评估模型M1和暂态稳定评估模型M2输出结果的阈值为J(j)，设迭代步长d＝0.0001，J(1)＝d＝0.0001；
(5-2)将迭代次数j的值与1/d-1进行比较，若j≥1/d-1，则转入步骤(5-6)，若j＜1/d-1，则进入步骤(5-3)；
(5-3)依次将步骤(2-5)中验证集S1的所有
Figure FDA0002591104860000046
组验证数据的
Figure FDA0002591104860000047
Figure FDA0002591104860000048
和vb输入至暂态稳定评估模型M1中，得到M1对验证集S1中所有运行场景的输出结果，其中M1对S1中第b个运行场景的输出结果为
Figure FDA0002591104860000049
将
Figure FDA00025911048600000410
的值与阈值J(j)相比较，若
Figure FDA00025911048600000411
则判定与S1中第b个运行场景相对应的电力系统能够保持暂态稳定，记阈值为J(j)时模型M1对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure FDA00025911048600000412
若
Figure FDA00025911048600000413
则判定与S1中第b个运行场景相对应的电力系统失稳，记阈值为J(j)时模型M1对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure FDA00025911048600000414
并将上述所有判定结果
Figure FDA00025911048600000415
分别与步骤(2-5)的验证集S1的所有暂态稳定性标签yb依次进行对比，得到当阈值设定为J(j)时模型M1对稳定场景的判定准确率A1(j)和对失稳场景的判定准确率B1(j)；
(5-4)依次将步骤(2-5)中验证集S1的所有
Figure FDA0002591104860000051
组验证数据的
Figure FDA0002591104860000052
Figure FDA0002591104860000053
和
Figure FDA0002591104860000054
输入至暂态稳定评估模型M2中，得到M2对所有运行场景的输出结果，其中模型M2对S1中第b个运行场景的输出结果为
Figure FDA0002591104860000055
将
Figure FDA0002591104860000056
的值与阈值J(j)相比较，若
Figure FDA0002591104860000057
则判定与第b个运行场景相对应的电力系统能够保持暂态稳定，记阈值为J(j)时模型M2对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure FDA0002591104860000058
若
Figure FDA0002591104860000059
则判定与第b个运行场景相对应的电力系统失稳，记阈值为J(j)时模型M2对S1中第b个运行场景的判定结果
Figure FDA00025911048600000510
并将上述所有判定结果
Figure FDA00025911048600000511
分别与步骤(2-5)的验证集S1的所有暂态稳定性标签yb依次进行对比，得到当阈值为J(j)时模型M2对稳定样本的判定准确率A2(j)和对失稳样本的判断准确率B2(j)；
(5-5)令j:＝j+1，J(j)＝j×d，返回步骤(5-2)；
(5-6)根据步骤(5-3)得到的当阈值为J(l)时暂态稳定评估模型M1对稳定样本的判定准确率A1(l)和对失稳样本的判断准确率B1(l)，其中l＝1,…,1/d-1，计算暂态稳定评估模型M1的稳定结果可信任阈值E1,1和失稳结果可信任阈值E1,2，E1,1和E1,2的计算公式如下：
Figure FDA00025911048600000512
Figure FDA00025911048600000513
(5-7)根据步骤(5-4)得到的当阈值设定为J(l)时暂态稳定评估模型M2对稳定样本的判定准确率A2(l)和对失稳样本的判断准确率B2(l)，其中l＝1,…,1/d-1，计算暂态稳定评估模型M2的稳定结果可信任阈值E2,1和失稳结果可信任阈值E2,2，E2,1和E2,2的计算公式如下：
Figure FDA00025911048600000514
Figure FDA00025911048600000515
(6)根据电力系统实际运行情况，得到电力系统当前潮流计算数据和预设故障集F1，利用暂态稳定评估模型M1、暂态稳定评估模型M2和仿真计算相结合的方式，依次对电力系统发生F1中第e个预设故障后的暂态稳定性进行判定，筛选出预设故障集F1中使电力系统失稳的严重故障，具体步骤如下：
(6-1)根据电力系统实际运行情况，得到电力系统当前潮流计算数据和预设故障集F1，其中，F1中共有w个预设故障；
(6-2)将预设故障编号初始化为e＝1；
(6-3)判断预设故障集F1中第e个预设故障是否属于步骤(1-1)中的初始预设故障集F0：
若F1中第e个预设故障属于F0，则根据步骤(2-1)的独热编码方法得到第e个预设故障的编码向量ve,2，并转入步骤(6-4)，若F1中第e个预设故障不属于F0，则转入步骤(6-6)；
(6-4)采集电力系统潮流计算数据得到的所有发电机的有功功率PGi(0-)、发电机母线的电压幅值VGi(0-)，并根据步骤(2-2)的最大最小归一化方法，对所有发电机的有功功率、发电机母线的电压幅值进行归一化处理，得到归一化后的发电机有功功率
Figure FDA0002591104860000061
和归一化后的发电机母线的电压幅值
Figure FDA0002591104860000062
将该
Figure FDA0002591104860000063
和步骤(6-3)的编码向量ve,2输入到步骤(3)的暂态稳定评估模型M1中，得到输出结果
Figure FDA0002591104860000064
将该输出结果与步骤(5-6)的E1,1和E1,2相比较，若
Figure FDA0002591104860000065
则将当前预设故障判断为严重故障，并将第e个预设故障放入严重故障列表中，若
Figure FDA0002591104860000066
则将当前预设故障判断为无关故障，转入步骤(6-7)，若
Figure FDA0002591104860000067
则转入步骤(6-5)；
(6-5)利用数值计算方法，对电力系统在当前潮流下的发生第e个预设故障并切除后g个采样周期内的过程进行暂态稳定仿真计算，得到故障切除后g个采样点的所有发电机有功功率PGi e,2(t)、所有发电机转子角度δi e,2(t)、所有发电机转子角速度ωi e,2(t)、所有发电机母线的电压幅值VGi e,2(t)、所有发电机母线的电压相角θGi e,2(t)，其中i＝1,…,N，t＝1,…,g，并采用步骤(2-2)的最大最小归一化方法，分别对PGi e,2(t)、δi e,2(t)、ωi e,2(t)、VGi e,2(t)、θGi e,2(t)，进行归一化处理，得到归一化后的数据
Figure FDA0002591104860000068
和
Figure FDA0002591104860000069
将
Figure FDA00025911048600000610
Figure FDA00025911048600000611
和
Figure FDA00025911048600000612
输入到步骤(4)的暂态稳定评估模型M2中，得到输出结果
Figure FDA00025911048600000613
将该输出结果与步骤(5-7)的E2,1和E2,2相比较，若
Figure FDA00025911048600000614
则将当前预设故障判断为严重故障，并将第e个预设故障放入严重故障列表中，若
Figure FDA00025911048600000615
则将当前预设故障判断为无关故障，转入步骤(6-7)，若
Figure FDA00025911048600000616
则转入步骤(6-6)；
(6-6)利用数值计算方法，对电力系统在当前潮流下的发生第e个预设故障后的动态过程进行暂态稳定仿真计算，根据仿真计算结果判断电力系统的暂态稳定性，若电力系统失去暂态稳定，则将第e个预设故障放入严重故障列表中，若电力系统能够保持暂态稳定，则该故障为无关故障，转入步骤(6-7)；
(6-7)对e与w的值进行比较，若e<w，则令e:＝e+1，并转入步骤(6-3)，若e≥w，则停止迭代，当前步骤得到的严重故障列表中的所有故障即为筛选得到的所有暂态稳定严重故障，实现了电力系统暂态稳定严重故障筛选。
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