一种基于拓扑结构与闭式神经网络的暂态稳定评估方法

一种基于拓扑结构与闭式神经网络的暂态稳定评估方法，该方法利用微分方程组建立暂态功角稳定状态与电力动态变量之间的非线性关系，并引入邻接矩阵来表征电力系统的拓扑结构，解决了电网复杂连续时间非线性动力学的可解释及针对性建模长期缺失的问题。具体来说，本发明将微分方程组、封闭式连续时间神经网络和神经回路策略相结合，其中封闭式连续时间网络大大简化了连续时间动力学的建模，避免了微分方程数值解的局限性；而神经回路策略则将电力系统邻接矩阵巧妙地结合起来，模拟母线之间的邻接关系，从而让模型结构高度稀疏，有利于提高计算效率。同时，当电力系统拓扑发生变化时，该方法能够快速更新模型，以满足新的拓扑结构下的精度要求。