一、引言

新型电力系统建设进程中，新能源替代传统同步机组的规模持续扩大，高渗透率新能源并网已成为电网发展的核心趋势。新能源发电具有间歇性、随机性、波动性特征，且风电、光伏机组多通过电力电子设备并网，无传统同步机组的惯量支撑与调频能力，大幅降低了电网系统惯量，加剧电网电压、频率与功角的波动风险，使得电网暂态稳定问题愈发突出。电网暂态稳定是指系统遭受短路、负荷突变等突发故障后，快速恢复平衡运行状态的能力，是保障电网安全运行的核心指标。传统暂态稳定评估依赖时域仿真法、特征值分析法，这类方法依托固定物理模型开展计算，在传统同步机主导的电网中具备一定适用性，但面对新能源高渗透带来的强非线性、高维度、动态化电网运行数据，存在计算效率低、特征捕捉不全面、动态适配性差等问题，难以实现故障后快速精准评估。深度学习作为人工智能核心技术，可自主挖掘电网运行数据的深层关联特征，摆脱固定物理模型约束，实现暂态稳定状态的快速判别与精准预测。基于此，开展深度学习在新能源高渗透率电网暂态稳定评估中的应用研究，解决传统评估技术的局限性，对提升电网风险防控能力、保障新能源消纳与电网安全稳态运行具有重要工程价值与现实意义。

二、新能源高渗透率电网暂态稳定特性与评估难点

新能源高渗透率电网相较于传统电网，运行机理与稳定特性发生根本性改变，暂态稳定问题呈现多元化、复杂化特征。从运行特性来看，新能源出力受气象、环境因素影响极大，出力波动无固定规律，导致电网潮流分布时刻处于动态变化状态；电力电子并网设备响应速度快、控制逻辑复杂，与传统同步机组的机电暂态特性差异显著，使得电网暂态过程的耦合性、非线性大幅增强，系统电压、功角、频率稳定边界持续收缩。从评估难点而言，首先是高维数据处理难度大，高渗透场景下电网运行参数、故障参数、新能源出力参数交织叠加，形成海量高维数据，传统方法无法有效筛选有效特征，易出现特征冗余与关键信息缺失问题。其次是动态适配性不足，传统评估模型依托固定电网拓扑与运行参数构建，无法适配新能源出力随机波动、电网拓扑动态调整的场景，评估结果误差较大。同时，传统评估技术难以兼顾评估精度与速度，时域仿真精度较高但计算耗时久，无法满足电网实时预警需求，简化算法效率高但精度不足，难以适配精细化稳定评估要求，整体评估体系存在明显短板。

三、深度学习暂态稳定评估核心技术与应用原理

深度学习技术通过多层神经网络结构实现数据特征的自主提取、迭代优化与模式识别，无需依赖精准的电力系统物理模型，可高效适配高渗透率新能源电网的暂态评估需求，核心应用网络包含卷积神经网络、循环神经网络与深度残差网络。卷积神经网络具备优秀的局部特征提取与降维能力，可对电网电压、电流、功率等时序运行数据进行卷积运算，快速筛选影响暂态稳定的核心特征，剔除冗余噪声数据，实现高维电网数据的高效处理。循环神经网络可捕捉时序数据的动态关联特性，适配新能源出力时序波动特征，挖掘故障发生前后电网运行状态的演变规律，精准判别暂态稳定态势。深度残差网络通过残差连接解决深层网络训练梯度消失问题，可构建深层次评估模型，提升复杂故障场景下的评估精准度。深度学习应用于暂态稳定评估的核心原理分为三步，首先是数据预处理，采集电网正常运行、各类故障场景下的多源运行数据，完成数据清洗、归一化处理，构建标准化评估数据集；其次是模型训练，依托标注数据集完成神经网络模型训练，自主学习电网参数与暂态稳定状态的映射关系；最后是状态评估，将实时电网运行数据输入训练完成的模型，快速输出暂态稳定判别结果、稳定裕度等核心指标，实现智能化评估。

四、深度学习评估技术现存问题与优化思路

当前深度学习技术已广泛应用于电网暂态稳定评估研究，但在新能源高渗透率场景下，技术应用仍存在诸多短板。一是模型泛化能力不足，现有模型多基于固定电网场景与故障样本训练，面对新能源出力极端波动、新型复合故障等未知场景，评估准确率大幅下降，难以适配电网复杂多变的运行工况。二是样本数据质量参差不齐，新能源电网故障样本稀缺，稳定与失稳样本数量失衡，易导致模型训练偏向性问题，同时部分实测数据存在噪声干扰，影响模型训练效果与评估精度。三是模型可解释性较差，深度学习模型属于黑箱模型，特征提取、状态判别过程缺乏物理依据支撑，评估结果难以溯源，无法为电网调度调控提供精准指导。四是实时性适配不足，部分深层网络模型结构复杂、参数繁多，训练与推理耗时较长，难以满足电网毫秒级实时评估需求。针对以上问题，结合高渗透率电网运行需求，提出系统性优化思路。首先，引入数据增强技术，通过样本扩增、场景重构补充稀缺故障样本，优化数据集结构，同时融合注意力机制，强化核心特征提取能力，提升模型泛化性与抗干扰能力。其次，构建物理信息融合的深度学习模型，将电力系统暂态稳定物理约束嵌入网络结构，弥补纯数据驱动模型无物理依据的缺陷，提升评估结果的可靠性与可解释性。

五、结论

新能源高渗透率背景下，电网运行机理的复杂化使得传统暂态稳定评估技术难以适配现代化电网安全运行需求，深度学习技术凭借优异的非线性拟合、高维特征挖掘与快速判别能力，成为电网暂态稳定评估的核心技术方向。未来，需进一步推进物理信息与深度学习的深度融合，优化模型架构与训练算法，构建高精度、高实时性、强泛化性、可解释的智能化评估体系，精准研判电网暂态稳定态势，有效防范新能源并网带来的电网稳定风险，保障新型电力系统安全、稳定、高效运行，助力新能源产业高质量发展与双碳目标落地。

参考文献

[1]廖冬燕.高比例新能源电网暂态电压稳定评估与实现[J].电气技术与经济,2025(2):327-330.DOI:10.3969/j.issn.1673-8845.2025.02.100.

[2]张祥宇,王爽,王毅,等.含可控惯量发电系统的功角暂态稳定分析与惯性控制策略[J].电力建设,2018,39(1):106-112.DOI:10.3969/j.issn.1000-7229.2018.01.014.

[3]孔令博.含新能源风电接入的配电网电能质量分析[J].中国科技信息,2025(19):51-53.