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基于自适应神经网络的电网稳定性预测

赵波 田秀霞 李灿

赵波, 田秀霞, 李灿. 基于自适应神经网络的电网稳定性预测[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2019, (5): 133-142. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.05.011
引用本文: 赵波, 田秀霞, 李灿. 基于自适应神经网络的电网稳定性预测[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2019, (5): 133-142. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.05.011
ZHAO Bo, TIAN Xiu-xia, LI Can. Prediction of power network stability based on an adaptive neural network[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2019, (5): 133-142. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.05.011
Citation: ZHAO Bo, TIAN Xiu-xia, LI Can. Prediction of power network stability based on an adaptive neural network[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2019, (5): 133-142. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.05.011

基于自适应神经网络的电网稳定性预测

doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.05.011
基金项目: 

国家自然科学基金 61772327

国家自然科学基金 61532021

详细信息
    作者简介:

    赵波, 男, 硕士研究生, 研究方向为电力大数据、窃电保护.E-mail:18035540386@163.com

    通讯作者:

    田秀霞, 女, 教授, 研究方向为数据库安全、隐私保护、访问控制、面向电力用户利益的安全计算、大数据分析等.E-mail:xxtian@shiep.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Prediction of power network stability based on an adaptive neural network

  • 摘要: 电网安全稳定是电力企业乃至整个社会改革、发展、稳定的基础.随着电网结构复杂度的增加,更需要电网安全和稳定地运行,这是保证国民经济快速良好发展的重要要求.基于机器学习方法,提出了一种优化神经网络的电网稳定性预测模型,并和经典机器学习方法进行了横向对比.通过UCI2018年电网稳定性仿真数据集的实验分析,结果表明,所提出的方法可以达到更高的预测准确率,同时也为电力大数据的研究提供了新思路.
  • 图  1  原始数据分布

    Fig.  1  Distribution raw data

    图  2  去离群值并标准化的数据集分布

    Fig.  2  Normalized dataset after removing outliers

    图  3  不同学习率下的随机梯度下降模型评分

    Fig.  3  Random gradient descent model scoring using different learning rates

    图  4  自适应学习率模型评分

    Fig.  4  Adaptive learning rate model score

    图  5  准确率、惩罚因子$c$关系曲线

    Fig.  5  Relationship curve between accuracy and penalty factor $c$

    图  6  ROC曲线

    Fig.  6  ROC curve

    表  1  数据集描述

    Tab.  1  Dataset description

    变量名 类型 单位 描述
    tau$[x]$ 数值 s 参与者的反应时间(范围为[0.5, 10])
    $p[x]$ 数值 $s^{-2}$ 能耗和价格弹性系数的单位, 名义功率消耗(负)/产生(正), 范围为[-0.5, -2];在模拟网络中, $p$1=abs($p$2+$p$3+$p$4), 其中, $p$1表示发电机的功率, 为正值(表示生成电能), $p$2、$p$3、$p$4表示用户节点, 为负值(表示消耗电能), abs表示绝对值
    $g[x]$ 数值 $s^{-1}$ 能耗和价格弹性系数的单位, 系数($\gamma $)与价格弹性成正比
    Stab 数值 根据系统状态方程矩阵计算出的特征根的实部数值, 表示系统的稳定状态, 正数表示不稳定, 负数表示稳定(稳定性判据), 即特征方程根的最大实部(大于0表示系统是线性不稳定的)
    Stab-Label 类别 根据Stab数值做的标签信息, 稳定/不稳定
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    表  2  模型参数

    Tab.  2  Model parameters

    模型 参数
    SVM 惩罚因子$c = 0.09$, 核函数采用线性核函数, 使用概率估计模式
    DT 分类准则为Gini系数, 分类策略为最佳分类策略, 决策树的深度不做限制, 采用交叉验证和网格搜索的方式优化网络, 最大叶节点设置为200
    NN 网络采用3层结构18-10-2, 其中前3层采用Relu作为激活函数, 输出层采用Sigmoid作为激活函数, 损失函数采用交叉熵代价函数, 优化器采用自适应学习率优化器, 模型评估采用Accuracy的性能指标
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    表  3  准确率和AUC值比较

    Tab.  3  Accuracy and AUC value comparison

    模型 准确率 AUC值
    SVM 0.836 2 0.914 9
    DT 0.829 9 0.883 4
    NN 0.959 9 0.992 9
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    表  4  混淆矩阵对比

    Tab.  4  Confusion matrix contrast

    模型 准确率 精确率 召回率 F1
    SVM 0.836 2 0.767 3 0.872 8 0.816 7
    DT 0.829 9 0.767 3 0.860 0 0.811 0
    NN 0.959 9 0.941 4 0.974 1 0.957 5
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  • 收稿日期:  2019-07-27
  • 刊出日期:  2019-09-25

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