基于长短期记忆网络的电网故障区域定位与故障传播路径推理

作者：李舟平; 姚伟^*; 曾令康; 马士聪; 文劲宇

来源：电力自动化设备, 2021, 41(06): 164-174.

DOI：10.16081/j.epae.202102016

• 电力系统
• 在线故障诊断
• 深度神经网络
• 长短期记忆网络
• 滑动窗口
• 端口供给能量

为了在发生故障后维持电力系统的安全稳定,有必要实现对故障区域的快速定位并确定故障冲击的传播路径,提出基于长短期记忆网络(LSTM)的故障区域定位和故障传播路径推理方法。首先,利用LSTM建立2个故障诊断模型分别实现在线检测故障时刻和确定故障区域;然后,通过计算故障点附近线路的端口供给能量确定故障冲击的传播路径;最后,以8机36节点电网为例进行算例验证,结果表明所提模型可在发生故障后短时间内检测到故障,给出故障区域和故障冲击传播的路径,且对噪声有较强的鲁棒性。

• 单位
  强电磁工程与新技术国家重点实验室; 华中科技大学; 电子工程学院; 中国电力科学研究院有限公司