【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能算法領域，具體是一種面向電力系統暫態穩定性的自適應個性化聯邦學習方法。
技術介紹
1、電力系統的暫態穩定性對于現代社會的正常運行至關重要。然而，電力系統中的擾動事件，如短路故障或發電機跳閘，可能導致系統的暫態不穩定，進而引發更嚴重的后果，比如大面積停電。因此，需要有效的監測和分析方法來及時檢測這些擾動事件并評估它們對系統穩定性的影響。通過對電力系統動態行為的精確模擬和實時監測，可以快速識別出可能導致系統不穩定性的因素，并采取相應的措施進行干預和糾正，以確保電力系統的安全運行和可靠供電。從數據驅動的角度出發,可以將暫態穩定性問題視為一個二分類問題,即穩定或不穩定,數據驅動的方法常采用多種人工智能算法，其中包括長短期記憶網絡(lstm)、門控循環單元(gru)等技術。這些先進的數據驅動方法為電力系統暫態穩定性評估提供了更為靈活和高效的解決方案，避免了傳統方法中對系統具體模型的過度依賴。數據驅動方法以其卓越的非線性預測模型構建和杰出的泛化性能而備受研究者青睞。
2、在實際應用中，為了實現更廣泛區域的穩定性預測，需要對不同區域的電網系統進行聯合訓練。傳統的數據驅動方法需要將所有的訓練數據集中存儲并且訓練，這種集中式機器學習架構在處理電力系統暫態穩定問題時存在可擴展性有限、易暴露隱私和高管理成本的問題。為了防止所有數據被存放于一個中心服務器，導致一旦惡意入侵者獲取中心數據控制權則極易造成隱私數據泄露的問題，因此一些研究引入了聯邦學習方法，以提升電力系統穩定性預測的安全性和魯棒性。傳統的聯邦學習框架，特別是
3、以往面向電力系統穩定性的聯邦學習框架主要基于本地訓練、模型聚合、迭代優化，它們存在一些問題和挑戰，具體表現在以下幾個方面。
4、1.統計數據異質性：在電力系統中，不同區域的電網可能因為地理、氣候、負載特性等因素而具有不同的數據分布特性。在穩態穩定性分析中，如果全局模型不能很好地泛化到個別區域的數據上，可能會導致對某些區域電網的穩定性評估不準確，從而無法有效預測和應對可能導致系統偏離穩態的小擾動。
5、2.全局模型與局部模型的平衡問題：電力系統的穩態穩定性需要考慮到局部電網的特性和全局電網的協調。如果聯邦學習算法過于強調全局模型的優化，可能會忽視局部電網的特殊需求和特性，導致局部電網的穩態穩定性問題被忽視。這可能會在局部電網中造成穩定性問題，進而影響整個系統的穩定性。
6、3.通信效率和收斂性問題：電力系統的穩態穩定性分析需要實時或近實時的反饋和調整。如果聯邦學習算法在通信效率和收斂性上存在問題，可能會導致模型更新和優化的過程延遲，從而無法及時響應電網中的小擾動，影響系統恢復到穩態的能力。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種面向電力系統暫態穩定性的自適應個性化聯邦學習方法，該方法通過在本地進行數據處理和模型訓練，避免了敏感數據的集中存儲和傳輸，從而顯著降低了數據泄露風險；該方法允許每個客戶端根據不同電力部門數據的獨特性，訓練出與其數據分布相匹配的個性化模型，增強了模型對本地電網暫態穩定性的預測準確性；通過在多個客戶端上并行進行模型訓練，有效利用了分布式計算資源，提高了整體訓練效率和處理大規模數據集的能力。
2、一種面向電力系統暫態穩定性的自適應個性化聯邦學習方法，包括如下步驟：
3、步驟1、獲取數據：利用psasp電力系統仿真軟件生成電力系統仿真數據，所述電力系統仿真數據包括系統參數以及時序特征，所述系統參數包括發動機參數、變壓器和線路參數、負荷特征；
4、步驟2、數據標準化數據集進行劃分：將步驟1所得電力系統仿真數據進行0-1標準化，使得每列數據壓縮到0-1范圍內，然后將數據集進行劃分；
5、步驟3、基于步驟2處理后的數據構建基礎模型lstm，基礎模型lstm用以從電力系統數據中提取關鍵的時間序列特征；
6、步驟4、基于基礎模型lstm進行自適應個性化聯邦學習，為每個客戶端學習一個個性化模型；
7、步驟5、將實際電力系統數據作為個性化模型的輸入，驗證個性化模型的準確性和實用性。
8、進一步的，步驟3構建基礎模型lstm，具體包括：
9、定義輸入輸出數據的維度；
10、對輸入數據進行預處理，所述預處理包括對步驟2中0-1標準化后的數據進行序列化、標準化和填充；
11、構建lstm單元，lstm單元包括遺忘門、輸入門、細胞狀態以及輸出門；
12、參數設置：在隱藏層選用relu激活函數以增強隱藏層的非線性表達能力；在輸出層使用linear激活函數以直接預測連續值；損失函數采用mean_squared_error來衡量預測值與實際值之間的差異；選擇adam優化器，以自適應地調整學習率，并設定初始學習率為0.001來進行模型權重的有效更新；每批處理32個樣本，通過100個周期的訓練來確保模型能夠充分學習數據中的模式；引入0.5的dropout_rate以及batch_normalization技術，以減少過擬合現象并加快訓練收斂速度。
13、進一步的，所述引入0.5的dropout_rate以及batch_normalization技術，具體包括：在每個lstm單元后應用dropout以隨機丟棄部分連接，同時在每個隱藏層之前應用batch_normalization來標準化輸入。
14、進一步的，步驟4基于基礎模型lstm進行自適應個性化聯邦學習，得到練完成后的個性化模型，具體包括：
15、初始化：以lstm為基礎模型，為每個客戶端分配初始的全局模型w和局部模型v，設定混合權重α，用于確定全局模型和局部模型在個性化模型的混合比例；
16、局部更新：每個被選擇的客戶端在本地數據上進行100次迭代，更新其局部模型和個性化模型，然后計算局部目標函數在個性化模型上的梯度，并更新混合權重α；
17、全局模型更新：客戶端將更新后的局部版本的全局模型發送至服務器，服務器通過平均所有客戶端的局部模型來更新全局模型。
18、本專利技術與傳統的集中式訓練相比，減少了數據傳輸量，只交換模型參數更新，從而在有限的通信帶寬下實現了更高效的信息交流；算法支持模型在新數據上持續學習，使得電網模型能夠適應電網運行狀態的變化，保持預測的時效性和準確性；此外，基于人工智能的基礎模型能夠能夠精確捕捉電網數據的時間序列特性和非線性動態，適應電網運本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種面向電力系統暫態穩定性的自適應個性化聯邦學習方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的面向電力系統暫態穩定性的自適應個性化聯邦學習方法，其特征在于：步驟3構建基礎模型LSTM，具體包括：
3.如權利要求2所述的面向電力系統暫態穩定性的自適應個性化聯邦學習方法，其特征在于：所述引入0.5的dropout_rate以及batch_normalization技術，具體包括：在每個LSTM單元后應用dropout以隨機丟棄部分連接，同時在每個隱藏層之前應用batch_normalization來標準化輸入。
4.如權利要求1所述的面向電力系統暫態穩定性的自適應個性化聯邦學習方法，其特征在于：步驟4基于基礎模型LSTM進行自適應個性化聯邦學習，得到練完成后的個性化模型，具體包括：
【技術特征摘要】
1.一種面向電力系統暫態穩定性的自適應個性化聯邦學習方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的面向電力系統暫態穩定性的自適應個性化聯邦學習方法，其特征在于：步驟3構建基礎模型lstm，具體包括：
3.如權利要求2所述的面向電力系統暫態穩定性的自適應個性化聯邦學習方法，其特征在于：所述引入0.5的dropout_rate以及bat...
【專利技術屬性】
技術研發人員：謝恒杰，吳穎波，陳莉娟，陳穎哲，張慶敏，賈路，阮羚，平志勇，陳藝文，周孜軒，
申請(專利權)人：湖北華中電力科技開發有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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