基于数据-模型混合驱动的电力系统机电暂态快速仿真方法

摘要

数据驱动建模方法改变了发电机传统的建模范式，导致传统的机电暂态时域仿真方法无法直接应用于新范式下的电力系统。为此，本文提出了一种基于数据-模型混合驱动的机电暂态时域仿真(Data- and Physics-Driven Time Domain Simulation， DPD-TDS)算法。算法中发电机状态变量与节点注入电流通过数据驱动模型推理计算，并通过网络方程完成节点电压计算，两者交替求解完成仿真。算法提出了一种混合驱动范式下的网络代数方程组预处理方法，用以改善仿真的收敛性；算法设计了一种中央处理器单元-神经网络处理器单元(Central Processing Unit-Neural Network Processing Unit， CPU-NPU)异构计算框架以加速仿真，CPU进行机理模型的微分代数方程求解；NPU作协处理器完成数据驱动模型的前向推理。最后在IEEE-39和Polish-2383系统中将部分或全部发电机替换为数据驱动模型进行验证，仿真结果表明，所提出的仿真算法收敛性好，计算速度快，结果准确。

王鑫

博士研究生

浙江大学电气工程学院博士研究生，主要研究方向包括：电力系统元件建模、机器学习、电力系统暂态仿真。

杨珂

博士研究生

浙江大学电气工程学院博士研究生，主要研究方向包括：电力系统元件建模、机器学习、电力系统暂态仿真。

马云飞

博士

耿光超

副教授 | 博士生导师

耿光超，工学博士，浙江大学电气工程学院副教授、博士生导师，电机工程学系副主任，电力系统自动化所副所长，电气工程学院特聘助理，IEEE高级会员。

江全元

教授 | 博士生导师

江全元，博士、浙江大学电气工程学院教授，博士生导师，浙江省重点实验室（海洋可再生能源电气装备与系统技术研究实验室）副主任，中国电工技术学会电力系统控制与保护专业委员会委员。