基于AI大模型的电力系统运行控制方法

摘要

电力系统振荡具有复杂且非线性的特点，缺乏有效的发电机振荡建模手段，使得电力系统稳定运行控制的精度受到极大限制。为解决这一问题，提出基于人工智能AI大模型的电力系统运行控制方法。该方法首先利用发电机同步相量测量数据(phasor measurement unit, PMU),借助门控循环单元精准捕捉电力系统的动态特性；接着融合机组特征向量，训练关系神经网络来预测振荡态势，进而有效划分系统稳定域；在此基础上，结合注意力因子与振荡态势，采用多层感知机结构预估切机量，并优化失稳机组的切机分配策略。实验结果表明，该方法成效显著，能够大幅降低系统振荡频率。凭借精准的建模能力以及智能的决策机制，实现电力系统更加稳定高效地运行，为解决电力系统振荡问题提供了新途径。

关键词

人工智能 / 电力系统 / 运行控制 / 门控循环单元 / 多层感知机 / 神经网络

基金资助

国家电网科技项目(74993123000F)