元学习电压控制策略

新故障快速自愈

该策略利用元学习技术，能在主动配电网遭遇未曾见过的紧急故障时，基于有限数据快速做出最优电压控制决策，增强了电网的鲁棒性。

Yincheng, Zhao · 张国洲 · 胡维昊 · Huang Q. · Zhe, Chen · Blaabjerg, Frede

Applied Energy 2023

参数信息

测试配电网络规模

69 buses

技术优势

新故障也能快速决策

采用元学习，从历史故障中学习通用知识，面对从未见过的紧急故障时，仅需有限数据即可快速更新控制策略。

特征提取更精准

先用通用回归神经网络从运行数据中提取特征，再通过局部跨通道交互网络捕捉与紧急故障最相关的信息。

应用场景

• 配电网运维：在紧急故障下自动提供电压控制决策，减少人工干预和停电时间。
• 电网应急控制：对从未见过的故障类型快速响应，提高电网应急处理能力。
• 可再生能源并网：适应高比例可再生能源接入后更复杂的配电网故障场景。
• 电力系统控制：为电压控制提供数据驱动的智能算法，提升控制决策的实时性和准确性。