基于生成对抗网络的暂态稳定预防控制

《基于生成对抗网络的暂态稳定预防控制》是一篇关于电力系统安全运行与控制的研究性论文，全文共32页。该文聚焦于现代电力系统中暂态稳定问题的解决方法，并引入了生成对抗网络（GAN）这一人工智能技术，探索其在暂态稳定预防控制中的应用潜力。

文章首先介绍了电力系统暂态稳定的基本概念和重要性，指出随着可再生能源接入比例的增加以及电网结构的日益复杂，传统的暂态稳定分析方法面临诸多挑战。因此，亟需一种更加高效、智能的控制策略来保障系统的稳定性。

随后，文章详细阐述了生成对抗网络的基本原理及其在电力系统中的适用性。GAN由生成器和判别器两部分组成，能够通过对抗训练学习数据分布并生成新的样本。这种特性使得GAN在处理高维非线性问题时具有独特优势，为暂态稳定控制提供了新的思路。

研究中，作者构建了一个基于GAN的暂态稳定预防控制模型，利用历史数据训练生成器，使其能够模拟不同故障场景下的系统响应，并结合判别器对生成结果进行评估。通过这种方式，模型可以提前预测潜在的不稳定状态，并提供相应的控制策略。

实验部分展示了该方法在多个典型电力系统模型上的有效性，结果表明，与传统方法相比，基于GAN的控制策略在响应速度和控制精度方面均有显著提升。此外，文章还讨论了该方法在实际工程应用中可能面临的计算复杂度、数据质量等问题，并提出了相应的优化建议。

总体而言，《基于生成对抗网络的暂态稳定预防控制》为电力系统智能化控制提供了一种创新性的解决方案，具有重要的理论价值和实际应用前景。