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基于GraphSAGE的电力系统暂态稳定预防控制.pdf

发布：2025-03-14约11.92万字共70页下载文档
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摘要

随着可再生能源的日益整合，电力系统的随机性和变化不断升级，维护电力系

统的安全可靠运行变得更加具有挑战性。预防控制是电力系统在发生危险扰动后快

速有效的稳定控制方案，可以抑制电网振荡，恢复系统稳定性，防止级联故障。近

年来，由于深度学习技术的快速决策能力，为实现实时预防控制提供了一种新的途

径。本文将深度学习中的GraphSAGE应用于电力系统暂态稳定进行在线评估，并

利用遗传算法进行预防控制策略的研究，主要研究内容如下：

（1）针对复杂电网结构的暂态评估问题，提出了基于

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