Evaluación de Estabilidad Transitoria Interpretable y Adaptativa en el Tiempo Basada en un Mecanismo de Atención de Doble Etapa

La evaluación de estabilidad transitoria (TSA) rápida y confiable es significativa para la operación segura y estable del sistema eléctrico. El aprendizaje profundo proporciona una nueva herramienta para la TSA. Sin embargo, es difícil aplicar los modelos de TSA basados en aprendizaje profundo de manera práctica debido a su inexplicabilidad. Por lo tanto, se propone un modelo interpretable y adaptativo en el tiempo basado en un mecanismo de atención de doble etapa y unidades recurrentes con compuerta (GRU) para la TSA. En el mecanismo de doble etapa se incluyen un bloque de atención de características y un bloque de atención temporal para explicar las reglas de TSA aprendidas por el modelo propuesto. Al mismo tiempo, se utiliza la interpretabilidad para guiar la optimización del modelo de TSA. Primero, las mediciones se introducen en el bloque de atención de características para calcular los factores de atención de características. Luego, las mediciones ponderadas por los factores de atención de características se introducen en un bloque de GRU para una mayor abstracción. Las características abstraídas se introducen en el bloque de atención temporal para obtener factores de atención temporal. Finalmente, las características abstraídas ponderadas por los factores de atención temporal se envían a capas completamente conectadas para la TSA. Para lograr una TSA adaptativa en el tiempo, se construyen múltiples canales para procesar las características en diferentes momentos de decisión. El rendimiento del modelo propuesto se verifica en el sistema IEEE-39 y en un sistema regional realista.