1. 研究目的与意义
随着我国区域电网互联规模的日益扩大，新能源的大规模并网，空调和工业电动机负荷的不断增加以及高比例电力电子设备的投运，电力系统的惯性降低、运行状态不确定性增加、可预估性降低、稳定内在机理发生深刻变化，电网功角、电压、频率等稳定问题日渐突出。
电力系统运行工况愈加复杂多变，暂态稳定问题就更加复杂，采用时域仿真法来评估暂态稳定状态，难以满足暂态稳定状态实时评估的需要。
在此环境下，亟需发展新的技术手段来准确、高效的评估电力系统稳定性，针对电网薄弱节点或区域提出应对措施，以便辅助运行人员快速做出正确决策，提高和改善电网的稳定水平。
2. 课题关键问题和重难点
随着电网的使用范围越来越广泛，电网运行呈现出复杂多变的情况，面临更多的暂态稳定风险，准确、快速的暂态稳定评估对电网安全运行至关重要。但现有方法未充分挖掘电网暂态数据的关键信息，限制了模型的评估性能，因此本课题拟解决的关键问题在于：
（1）电力系统暂态稳定分析的原理；
（2）传统电力系统暂态稳定分析方法的原理及优缺点；
3. 国内外研究现状（文献综述）
我国的电网规模在不断地扩大发展，在“碳达峰、碳中和”的目标下，电网结构逐步呈现出复杂多变的新形态特征，因此电力系统将会面临更多的暂态稳定风险[1]。如何快速、准确的对电力系统进行暂态稳定评估需要迫切解决，因此，对于该问题的研究具有一定的现实意义。
暂态稳定性是电力系统规划和运行中的一个关键问题，因为许多大停电都是由暂态失稳引起的。随着现代电力系统的发展，互联规模不断扩大，新技术的使用和控制，以及在高压力条件下运行的增加，出现了不同形式的暂态不稳定性[2]。具体而言，暂态不稳定性不仅可能由于同步转矩不足而出现非振荡角分离（非周期性不稳定性），也可能由于阻尼转矩不足而产生振幅增大的振荡，这称为振荡不稳定性。两种暂态失稳模式的主导因素不同，因此应急控制措施也应有所不同。只有快速准确地确定系统是否会不稳定以及不稳定模式是什么，运行人员才能根据评估结果及时采取正确的应急控制措施，从而阻止不稳定在互联系统中的传播。
通常暂态稳定采用故障时域仿真技术进行评估，该方法虽然结果准确，但是存在高度依赖系统模型可用性、需花费昂贵计算资源等缺陷。此外，在电网发展初期，主要是由调度或运行人员依靠经验对各种电力信息进行分析而做出决策并处理故障，这种方式需要人工对繁缛的数据进行分析处理，效率低下且准确性和灵敏度不足。其次，经典数学方法，如用于解决多阶段决策问题的动态规划法，也难以求解高度复杂的 NP 难问题。因此，传统方法难于满足当今结构快速变化的大规模电网对在线安全评估与决策响应高效性的要求，稳定评估和辅助调度决策时间长，可能会危及电网安全。
4. 研究方案
1.研究影响电力系统暂态稳定性的相关因素，根据影响因素选择模型的输入特征量。
2.对采用深度学习的暂态稳定评估方法进行总结归纳，学习暂态稳定评估模型的原理和搭建方法
3.采用神经网络搭建暂态稳定评估模型，利用该模型进行分析计算，选取合适的评价指标进行暂态稳定评估结果的分析。
5. 工作计划
1. 查阅与暂态稳定分析评估相关的资料相关的资料；进行文献的阅读及整理，写出文献综述；
2. 根据文献理论对暂态稳定评估问题进一步分析探讨，选择合适的输入特征；
3. 学习基于神经网络模型的原理和搭建方法。
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