基於神經網路驗證的可再生能源電力系統暫態穩定預防控制

Khái niệm cốt lõi

本文提出了一種基於神經網路驗證的電力系統暫態穩定預防控制方法，利用 α, β-CROWN 算法驗證控制策略的穩健性，並透過調整暫態穩定邊界以確保系統在可再生能源與負載波動下的安全性和經濟性。

Tóm tắt

研究目標：
本研究旨在開發一種基於神經網路驗證的電力系統暫態穩定預防控制方法，以解決現有基於機器學習的代理模型在面對未知擾動或不確定性時缺乏驗證的問題。
方法：

深度信念網路 (DBN) 訓練： 訓練兩個 DBN 模型，一個用於分類，另一個用於估計。DBN-C 負責對暫態穩定性進行分類 (穩定/不穩定)，而 DBN-E 則用於估計暫態穩定性指標 (TSI)。
α, β-CROWN 驗證： 使用 α, β-CROWN 算法驗證預防控制策略的穩健性。該算法通過計算最大擾動範圍內所有點的分類結果，來確定控制策略是否安全。
暫態穩定約束最優潮流 (TSC-OPF)： 使用 PDIPM 求解 TSC-OPF 問題，其中 DBN 被嵌入作為 TDS 的代理模型，以加速計算。
二分法調整安全邊界： 如果驗證結果不安全，則使用二分法增加暫態穩定性邊界 (λ)，從而增加安全裕度，直到找到安全的控制策略。

主要發現：

α, β-CROWN 算法能夠有效地驗證預防控制策略的穩健性，並在 99.6% 的情況下獲得完整的驗證結果。
與僅基於 PGD 攻擊的方法相比，α, β-CROWN 將驗證成功率從 63.4% 提高到 99.6%。
所提出的方法能夠在保證系統安全性的同時，有效地平衡系統安全性和經濟性，並且可以擴展到大型系統。

主要結論：
本研究提出了一種基於神經網路驗證的電力系統暫態穩定預防控制方法，該方法可以有效地提高電力系統在可再生能源和負載波動下的安全性和可靠性。
意義：
本研究為電力系統暫態穩定控制提供了一種新的思路，並為未來智慧電網的安全穩定運行提供了技術支持。
局限性和未來研究方向：

本研究僅在單一故障情況下進行了測試，未來可以考慮多重故障情況下的驗證和控制。
未來可以研究更先進的 NN 驗證算法，以進一步提高驗證效率和準確性。

Thống kê

DBN-C 的分類準確率為 99.15%。
DBN-E 的平均絕對誤差為 1.86。
DBN 的分類或估計時間小於 0.01 秒。
PGD 攻擊的平均驗證時間僅為 0.00795 秒。
α-CROWN 和 β-CROWN 的平均驗證時間為 0.495 秒。
α, β-CROWN 的總平均驗證時間為 0.196 秒。
未進行 NN 穩健性驗證的 TSC-OPF 總成本為 19,035.6 美元。
執行 NN 穩健性驗證後的成本僅增加了 22.2 美元。

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Neural Network Certification Informed Power System Transient Stability Preventive Control with Renewable Energy

by Tong Su, Jun... lúc arxiv.org 11-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.08329.pdf

Yêu cầu sâu hơn

如何將該方法應用於更複雜的電力系統，例如包含多種可再生能源和儲能系統的系統？

將該方法應用於包含多種可再生能源和儲能系統的更複雜電力系統，需要進行以下調整：

擴展 DBN 輸入輸出：

**輸入：**除了現有的發電機出力、負載、可再生能源出力外，還需將儲能系統的充放電功率、狀態等信息加入 DBN 輸入向量。
**輸出：**針對不同類型的可再生能源和儲能系統，考慮其對暫態穩定的影響，設計相應的輸出指標，例如不同區域的電壓穩定性、頻率穩定性等。

改進 DBN 訓練數據集：

收集包含多種可再生能源和儲能系統運行數據的歷史數據集，或使用電力系統仿真軟件生成數據。
數據集應包含不同運行工況、故障類型、可再生能源出力波動、儲能系統充放電策略等多樣化場景，以提高 DBN 的泛化能力。

優化 α, β-CROWN 驗證方法：

考慮儲能系統的運行約束，例如充放電功率限制、能量狀態限制等，調整 C 的定義，使其更符合實際系統的運行情況。
研究針對包含儲能系統的電力系統暫態穩定性分析的 α, β-CROWN 驗證方法，提高驗證效率和精度。

調整 TSC-OPF 模型：

在 TSC-OPF 模型中加入儲能系統的運行約束和成本函數。
考慮儲能系統的充放電策略對暫態穩定的影響，優化 TSC-OPF 求解算法，例如採用分佈式優化、魯棒優化等方法。

總之，將該方法應用於更複雜的電力系統需要對 DBN 模型、訓練數據集、驗證方法和 TSC-OPF 模型進行相應的調整和優化，以適應系統的複雜性和多樣性。

如果系統中存在惡意攻擊，例如虛假數據注入攻擊，該方法是否仍然有效？

如果系統中存在惡意攻擊，例如虛假數據注入攻擊，該方法的有效性會受到一定影響，但並非完全失效。

虛假數據注入攻擊的影響： 攻擊者可以通過注入虛假數據，例如偽造發電機出力、負載、可再生能源出力等信息，誤導 DBN 的判斷，導致錯誤的暫態穩定性評估結果，進而影響預防控制策略的制定。
該方法的應對措施：

數據預處理階段： 加入數據異常檢測和過濾機制，識別和剔除異常數據，例如基於歷史數據分析、狀態估計等方法。
DBN 訓練階段： 使用包含攻擊數據的數據集訓練 DBN，提高其對攻擊的魯棒性。
α, β-CROWN 驗證階段：

考慮攻擊者可能注入的虛假數據範圍，擴大 C 的定義，提高驗證的保守性。
研究針對虛假數據注入攻擊的 α, β-CROWN 驗證方法，例如基於博弈論的驗證方法，提高驗證的可靠性。

其他安全措施： 除了上述措施外，還需要結合其他安全措施，例如入侵檢測系統、物理隔離等，構建多層次的安全防禦體系，提高電力系統對惡意攻擊的防禦能力。
總之，虛假數據注入攻擊會對該方法的有效性造成一定影響，但通過採取相應的應對措施，可以提高該方法在惡意攻擊下的魯棒性和可靠性，保障電力系統的安全穩定運行。

如何將該方法與其他控制策略相結合，例如緊急控制和自愈控制，以進一步提高電力系統的可靠性？

將該方法與緊急控制和自愈控制相結合，可以構建分層級、多目標的電力系統控制策略，進一步提高系統可靠性。以下是一些結合思路：

分層級控制架構：

預防控制層： 基於 α, β-CROWN 驗證的 TSC-OPF 方法作為預防控制策略，在正常運行狀態下优化系统运行状态，提高系统应对扰动的能力，降低故障发生的概率。
緊急控制層： 當系統發生故障，且預防控制策略無法維持系統穩定時，啟動緊急控制策略，例如快速切负荷、切机等，阻止系统失稳，限制故障范围。
自愈控制層： 在故障被緊急控制措施抑制後，啟動自愈控制策略，例如調整發電機出力、负荷恢复、系统重构等，使系统恢复到安全稳定的运行状态。

信息共享與協同控制：

各控制層之間需要建立信息共享機制，例如預防控制層可以將 DBN 预测的系统稳定裕度信息传递给緊急控制層，以便緊急控制層根据系统状态选择合适的控制策略。
研究各控制層之間的協同控制策略，例如預防控制層可以根据緊急控制策略的响应特性，预留一定的控制裕度，避免紧急控制动作过于频繁。

結合人工智能技術：

可以利用强化学习、深度学习等人工智能技术，优化各控制层的控制策略，提高控制效果。
例如，可以使用强化学习训练紧急控制策略，使其能够根据系统状态，自主学习最优的控制动作，提高控制的快速性和准确性。

總之，將 α, β-CROWN 驗證的 TSC-OPF 方法與緊急控制和自愈控制策略相结合，并结合人工智能技术，可以构建分层级、多目标、自适应的电力系统控制系统，有效提高电力系统的可靠性和安全性。