[发明专利]一种基于XGBoost算法的电力系统暂态稳定判别方法

摘要

本发明提出一种基于XGBoost算法的电力系统暂态稳定判别方法。本发明首先使用电网仿真软件模拟待评估电网各种运行方式下节点、线路故障后的暂态过程。从仿真数据中提取电气量特征，利用暂稳判据确定暂稳标签。然后使用样本数据训练XGBoost模型。针对暂态稳定预测中两类错误严重程度不同的特点，引入注意力系数对算法的损失函数进行修正。使用logistic函数将模型输出概率化。本发明具有较高的准确率和召回率，同时能以概率方式捕捉较为确定的预测和相对不确定的预测之间的差别，从而可以避免模型的一部分误输出。

主权项

1.一种基于XGBoost算法的电力系统暂态稳定判别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤(1)，利用电力系统仿真软件模拟待评估系统在各种运行方式之下，各节点、线路处发生故障所带来的后果；由此形成大量和该电网暂态稳定性有关的原始数据；步骤(2)，从原始数据中提取特征，并确定暂稳标签；利用故障后发电机功角差是否发散判定系统是否发生失稳状况；对于各类稳态运行方式，提取出各类电气量特征，作为后续XGBoost算法的特征输入；由此形成一定数量的用于建模电力系统暂态稳定的样本数据；步骤(3)，采用XGBoost算法并进行适用性改进，利用获取的样本数据进行模型训练；在训练过程中，针对暂态稳定预测过程中两类错误严重程度不同的特点，引入注意力系数对XGBoost算法的损失函数进行修正，使得模型对不稳定样本的预测情况减少；使用logistic函数用于将模型输出概率化，用于衡量XGBoost模型输出的可靠程度，预防部分误预测；步骤(4)，XGBoost模型训练成熟之后，根据电网能量管理系统记录下的电网实时运行信息，构成能够反映电网稳态运行状态的电气量特征；输入XGBoost模型，即可实时判别电力系统某些可能的故障所带来的暂态稳定后果。