文献类型：期刊文章

作　　者：杨博[1] 陈义军[1] 姚伟[2] 石重托[2] 束洪春[1]

YANG Bo;CHEN Yijun;YAO Wei;SHI Zhongtuo;SHU Hongchun(Faculty of Electric Power Engineering,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China;State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology(Huazhong University of Science and Technology),Wuhan 430074,China)

机构地区：[1]昆明理工大学电力工程学院,云南省昆明市650500 [2]强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学),湖北省武汉市430074

出　　处：《电力系统自动化》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(U1866602);云南省重大科技专项计划资助项目(202002AF080001)。

年　　份：2022

卷　　号：46

期　　号：22

起止页码：200-223

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以深度学习、强化学习和迁移学习等高级机器学习为代表的新一代人工智能技术在处理海量数据、挖掘复杂非线性映射等方面具有更强的优势,使其在电力系统稳定评估与决策中的应用逐渐受到青睐。首先,梳理了基于人工智能技术实现电力系统稳定评估与决策的基本框架;其次,针对稳定评估与稳定决策问题,分别从功角、频率、电压、宽频振荡这4个电力系统稳定性问题和预防控制、紧急控制、恢复控制这3种控制类型出发,进行了国内外学者的相关研究工作及关键技术评述;最后,依据新一代人工智能技术在电力系统稳定评估与决策中的应用现状,从数据、模型和应用3个层面对存在的一些问题提出了可能的应对措施和展望。

关 键 词：人工智能 电力系统稳定性 稳定评估  稳定决策  数据驱动 知识驱动

分 类 号：TM712] TP18]