PMU measurements based short-term voltage stability assessment of power systems via deep transfer learning

Deep learning has emerged as an effective solution for addressing the challenges of short-term voltage stability assessment (STVSA) in power systems. However, existing deep learning-based STVSA approaches face limitations in adapting to topological changes, sample labeling, and handling small datasets. To overcome these challenges, this paper proposes a novel phasor measurement unit (PMU) measurements-based STVSA method by using deep transfer learning. The method leverages the real-time dynamic information captured by PMUs to create an initial dataset. It employs temporal ensembling for sample labeling and utilizes least squares generative adversarial networks (LSGAN) for data augmentation, enabling effective deep learning on small-scale datasets. Additionally, the method enhances adaptability to topological changes by exploring connections between different faults. Experimental results on the IEEE 39-bus test system demonstrate that the proposed method improves model evaluation accuracy by approximately 20% through transfer learning, exhibiting strong adaptability to topological changes. Leveraging the self-attention mechanism of the Transformer model, this approach offers significant advantages over shallow learning methods and other deep learning-based approaches.Comment: Accepted by IEEE Transactions on Instrumentation & Measuremen

Online assessment of short-term voltage stability based on hybrid model and data-driven approach

\ua9 2024 The AuthorsWith the continuously increasing integration of renewable energy sources into power grids, the dynamic response of a power system is becoming more complex. For example, the interaction between the dynamic loads and low-voltage ride-through of renewable energy generators makes the voltage response more rapid and unpredictable. Ensuring the accuracy and speed of traditional voltage stability assessment methods is difficult. This study developed a novel hybrid model and data-driven voltage stability assessment approach. First, the equivalent parameters of a power system were calculated based on the measured data, and the parameters were constantly modified based on the response data. To further improve the accuracy of the approach, a data-driven method was introduced to correct the assessment results using a Thevenin equivalent-based assessment. The difference between the Thevenin and system impedances, which better reflects the system stability, was included in the data-driven input data. Finally, by combining the clear physical mechanism of the model-driven method and high accuracy of the data-driven method, the final the assessment process was a serial combination of the model- and data-driven methods. The effectiveness of the method was verified using an IEEE New England 10-generator 39-bus test system and a 100-bus actual system in China. The results showed that the method developed was more accurate and had higher robustness under data loss and noise conditions than other methods

A missing-data tolerant method for data-driven short-term voltage stability assessment of power systems

With the widespread deployment of phasor measurement units (PMU), synchronized measurements of the power system has opened opportunities for data-driven short-term voltage stability (STVS) assessment. The existing intelligent system-based methods for data-driven stability assessment assume full and complete data input is always available. However, in practice, after a fault occurs in the system, some PMU data may not be fully available due to PMU loss and/or fault-induced topology change, which deteriorates the stability assessment performance. To address this issue, this paper proposes a missing-data tolerant method for post-fault STVS assessment. The buses in the system are strategically grouped to maintain a high level of grid observability for the stability assessment model under any PMU loss and/or topology change scenario, and a structure-adaptive ensemble learning model is designed to adapt its structure to only use available feature inputs for real-time STVS assessment. By marked contrast to existing methods, the proposed method demonstrates much stronger missing-data tolerance and can maintain a high STVS assessment accuracy even when a large portion of measurements are missing.Nanyang Technological UniversityThe work in this paper was supported in part by the ARC Discovery under Grant DP170103427, in part by the Tyree Foundation, and in part by the National Natural Science Foundation of China under Project 51807009 and 51777173. The work of Y. Xu is supported by Nanyang Assistant Professorship from Nanyang Technological University, Singapore

Prédiction de l'instabilité dynamique des réseaux électriques par apprentissage supervisé des signaux de réponses post-contingence sur des dictionnaires surcomplets

Ces dernières décennies, l'intégration aux réseaux électriques de capteurs intelligents incorporant la mesure synchronisée des phaseurs a contribué à enrichir considérablement les bases de données de surveillance en temps réel de la stabilité des réseaux électriques. En parallèle, la lutte aux changements climatiques s'est accompagnée d'un déploiement généralisé des sources d'énergies renouvelables dont l'intermittence de la production et le déficit d'inertie dû à l'interface de celle-ci par l'électronique de puissance, contribuent à augmenter les risques d'instabilité à la suite de contingences de réseau. Dans ce contexte, nous proposons d'appliquer aux données de synchrophaseurs de nouvelles approches d'intelligence de données inspirées par l'analyse massive des séries chronologiques et l'apprentissage sur des dictionnaires supervisés, permettant d'extraire des centaines d'attributs décrivant concisément les estimations d'état dynamique des générateurs de réseaux électriques. La mise en évidence d'une signification physique de ces attributs permet ensuite une classification de la stabilité dynamique qui s'éloigne de ce fait des boîtes noires produites par un apprentissage en profondeur « à l'aveugle » des séries chronologiques, pour évoluer vers une approche transparente plus adaptée à la salle de conduite des réseaux et acceptable pour les ingénieurs d'exploitation. Cette approche d'apprentissage machine « interprétable » par les humains, débouche de surcroît sur une détection fiable, utilisant de courtes fenêtres de données de vitesses d'alternateurs directement mesurées ou reconstituées par estimation d'état dynamique à partir de l'instant d'élimination du défaut, pour détecter toute instabilité subséquente, avec un temps de préemption suffisant pour activer des contremesures permettant de sauvegarder la stabilité du réseau et ainsi prévenir les pannes majeures. Notre travail aborde l'exploitation de cette nouvelle niche d'information par deux approches complémentaires d'intelligence des données : 1) une analyse non parcimonieuse d'une base d'attributs se chiffrant par centaines, calculés automatiquement par l'analyse numérique massive des séries chronologiques de signaux de réponses post-contingence des générateurs; et 2) une analyse parcimonieuse exploitant l'apprentissage supervisée de grands dictionnaires surcomplets pour habiliter une prédiction de l'instabilité sur de courtes fenêtres de données avec une représentation vectorielle creuse (contenant un grand nombre de zéros) et donc numériquement très efficiente en plus de l'interprétabilité inhérente des atomes constituant les dictionnaires. Au niveau méthodologique, l'approche non parcimonieuse vise à implémenter plusieurs méthodes analytiques combinées (notamment la transformée de Fourier, la transformée en ondelette, la méthode de Welch, la méthode de périodogramme et les exposants de Lyapunov) pour extraire du signal de réponse de chaque générateur des centaines d'attributs labellisés et servant à construire un espace physique d'indicateurs de stabilité à haute dimension (HDSI). Ceux-ci sont ensuite utilisés pour développer les prédicteurs de stabilité sur la base d'algorithmes standard de machine learning, par exemple le convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), support vector machine (SVM), AdaBoost ou les forêts aléatoires. L'approche parcimonieuse implémentée consiste à développer deux techniques complémentaires : 1) un dictionnaire d'apprentissage supervisé joint (SLOD) au classificateur et 2) vingt dictionnaires d'apprentissage séparés des signaux associés aux cas stable/instable. Alors que le SLOD utilise des dictionnaires adaptatifs inspirés des données mesurées et apprises hors-ligne, la deuxième approche utilise des dictionnaires fixes pour reconstruire séparément les signaux des classes stables et instables. Dans les deux cas, l'étape finale consiste à identifier automatiquement en temps réel, la classe d'appartenance d'une réponse par reconstruction des signaux associés à partir des dictionnaires appris hors-ligne. L'analyse parcimonieuse des réponses des générateurs sur un dictionnaire d'apprentissage adaptatif joint au classificateur a été implémenté à partir de l'algorithme K-singular value de composition (KSVD) couplé à l'orthogonal matching pursuit (OMP), afin de reconstruire et prédire la stabilité dynamique des réseaux électriques. De plus, vingt décompositions parcimonieuses des signaux sur des dictionnaires fixes (simples et hybrides) ont permis de développer des classificateurs prédisant chaque classe séparément sur la base de la transformée en cosinus discrète (DCT), en sinus discrète (DST), en ondelette (DWT), de la transformée de Haar (DHT), et le dictionnaire de Dirac (DI) couplés à l'orthogonal matching pursuit (OMP). Cette étude démontre que la décomposition parcimonieuse sur un dictionnaire adaptatif joint au classificateur offre une performance proche de l'idéal (c'est-à-dire : 99,99 % précision, 99,99 % sécurité et 99,99 % fiabilité) de loin supérieure à celle d'un classificateur à reconstruction de signaux basée sur les vingt dictionnaires fixes ou adaptatifs séparés, et les classificateurs basés sur les moteurs de machine learning (SVM, ANN, DT, RF, AdaBoost, CNN et LSTM) implémentés à partir des indices HDSI extraits de la base de données des vitesses des rotors des réseaux IEEE 2 area 4 machines, IEEE 39 -bus et IEEE 68 -bus. Toutefois, le temps de resimulation (replay) en temps réel des dictionnaires fixes/adaptatifs séparés est nettement inférieur (de 30-40%) à celui observé pour le dictionnaire adaptatif à classificateur joint / SLOD, et les algorithmes modernes de machine learning utilisant les attributs de type HDSI comme intrants.In recent decades, the integration of smart sensors incorporating synchronized phasor measurements units (PMU) into power grids has contributed to a significant improvement of the databases for real-time monitoring of power grid stability. In parallel, the fight against climate change has been accompanied by a widespread deployment of renewable energy sources whose intermittency of production and the lack of inertia due to the interface of the latter by power electronics; contribute to increase the risks of instability following network contingencies. In this context, we propose to apply new data intelligence approaches inspired by massive time series analysis and supervised dictionary learning to synchrophasor data, allowing the extraction of hundreds of attributes concisely describing the dynamic state estimates of power system generators. The physical meaning identification of these attributes then allows for an online classification of dynamic stability, thus moving away from the black boxes produced by «blind» deep learning of time series to a transparent approach more suitable for the network control room and acceptable to operating engineers. This human-interpretable machine learning approach also leads to reliable detection, using short windows of generator speed data directly measured or reconstructed by dynamic state estimation from the instant of fault elimination, to detect any subsequent instability, with sufficient preemption time to activate false measures to safeguard the network stability and thus prevent major outages. Our work addresses the exploitation of this new information through two complementary data intelligence approaches : 1) a non-sparse analysis of an attribute base numbering in the hundreds, computed automatically by massive numerical analysis of post-contingency response signal time series from generators; and 2) a sparse analysis exploiting supervised learning of large overcomplete dictionaries to enable instability prediction over short windows of data with a hollow vector representation (containing a large number of zeros) and thus numerically very efficient in addition to the inherent interpretability of the atoms constituting the dictionaries. Methodologically, the non-sparse approach aims to implement several combined analytical methods (including Fourier transform, wavelet transform, Welch's method, periodogram method and Lyapunov exponents) to extract hundreds of labeled attributes from the response signal of each generator and used to construct a physical space of high-dimensional stability indicators (HDSI). These are used to develop stability predictors based on standard machine learning algorithms, e.g., CNN, LSTM, SVM, AdaBoost or random forests. The implemented sparse approach consists in developing two complementary techniques: 1) a supervised learning dictionary attached (SLOD) to the classifier and 2) twenty separate dictionaries learning of the signals associated with the stable/instable cases. While the SLOD uses adaptive dictionaries inspired by the measured and learned offline data, the second approach uses fixed dictionaries to reconstruct the stable and unstable signals classes separately. In both cases, the final step is automatically identified in real time the status to which a response belongs by reconstructing the associated signals from the off-line learned dictionaries. The sparse analysis of generator responses on an adaptive learning dictionary attached to the classifier was implemented using the K-singular value decomposition (KSVD) algorithm coupled with orthogonal matching pursuit (OMP), to reconstruct and predict online the dynamic stability of power systems. In addition, twenty sparse signal decompositions on fixed dictionaries (simple and hybrid) were used to develop classifiers predicting each class separately based on the discrete cosine transform (DCT), discrete sine transform (DST), wavelet transform (DWT), Haar transform (DHT), and Dirac dictionary (DI) coupled with the orthogonal matching pursuit (OMP). This study demonstrates that sparse decomposition on joined adaptive dictionary to the classifier provides near ideal performance (i.e.: 99.99% accuracy, 99.99% security, and 99.99% reliability) far superior to that of a classifier has signal reconstruction based on the twenty separate fixed or adaptive dictionaries and classifiers based on machine learning engines (SVM, ANN, DT, RF, AdaBoost, CNN, and LSTM) implemented from HDSI indices extracted from the rotor speed database of the IEEE 2 area 4 machines, IEEE 39 -bus, and IEEE 68 -bus test systems. However, the real-time replay time of the separate fixed/adaptive dictionaries is significantly lower (by 30-40%) than that observed for the adaptive dictionary with joint classifier/SLOD, and modern machine learning algorithms using HDSI-like attributes as inputs