申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;南京东博智慧能源研究院有限公司

申请日：2023-11-13

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117674083A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;H02J3/24;H02J3/48;H02J3/50;H02J1/00;H02J5/00;G06N20/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：一种基于SHAP‑LightGBM的交直流混联电网稳定控制方法，包括以下步骤：将交直流混联电网的每个发电机组的功角、电压、有功和无功参数作为特征，将电力系统的稳定与否作为标签，利用LightGBM模型进行预训练学习；在电力系统遇到故障后，通过故障后的电气信息进行预测，计算每个发电机组的有功和无功的SHAP值并按照贡献度大小从大到小排序；然后，按照排序逐一调整发电机组的有功和无功出力，并在每次调整后预测电力系统的稳定性，直至预测结果为稳定或所有发电机的出力都无法调整为止。在电力系统发生故障后，快速精准地调整发电机组的出力，实现电力系统的稳定控制，提高电力系统的安全性和可靠性。

主权项：1.一种基于SHAP-LightGBM的交直流混联电网稳定控制方法，其特征在于，包括以下步骤：a.将交直流混联电网的每个发电机组的功角、电压、有功和无功参数作为特征，对电力系统进行稳定性判别，并将电力系统的稳定与否作为标签，利用LightGBM模型进行预训练学习，建立发电机组与电力系统稳定性之间的预训练模型；b.在新故障场景下将故障切除时发电机组的功角、电压、有功和无功数据作为特征值输入到步骤a预训练好的预训练模型中，对上述特征值进行预测得到预测分数，如果预测分数小于0.5，判为失稳，进入步骤c,否则直接进入步骤e；c.计算故障切除时的每个发电机组有功和无功出力的SHAP值，将所有发电机组的有功和无功出力按照发电机组的SHAP值从大到小进行排序成列表L；d.如果当前列表L没有元素在内，进入步骤e,否则，对列表L中第一个元素进行减少出力处理，并使用步骤a预训练的预训练模型进行预测，如果预测分数大于等于0.5,进入步骤e，如果当前预测分数相比上一次预测分数有所提升，则保存修改值并重复步骤d，否则撤销该次处理，并将该元素移出列表L；e.完成电力系统的稳定控制。

全文数据：

权利要求：

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