基于LASSO的变流器并网系统小扰动稳定降维分析

创新点与研究背景

提出基于LASSO回归的变流器并网系统小扰动稳定降维分析方法，解决新型电力系统高比例电力电子化导致的“维数灾”难题。传统方法如奇异摄动法依赖线性化模型，存在模型误差和无法准确把握完整动态特性的问题；而所提方法通过数据驱动获取系统完整非线性动态响应，再通过LASSO回归实现关键特征筛选，避免线性化环节引入的误差，更精准地把握系统全动态特性。

核心方法

1. LASSO回归算法：通过最小绝对收缩和选择算子（目标函数Q(β)=Il Y - XβI² + lβl），自动压缩不显著系数并实现变量筛选。
2. 变流器并网系统建模：
   • 跟网型变流器：状态量包括电压、电流、功率等12个变量。
   • 构网型变流器：状态量包括电压、电流、功率等12个变量。
   • 多变流器系统：状态量包括并网点电流电压等。
3. 降维方法：分为数据构建、数据预处理、LASSO回归模型构建（筛选关键状态量）、状态量降维（保留关键状态量、观测状态量和物理量）四个步骤。

算例验证

在跟网型、构网型和多变流器并网系统中进行验证：

• 降维效果：模型阶数降至原系统的70%以下。
• 主导动态特性复现：降维模型主导特征值的运动轨迹与详细模型高度吻合，时域仿真结果与特征值分析一致。
• 方法有效性：证明通过筛选关键状态量实现降维分析是可行的。

研究结论

1. 所提方法通过数据驱动和物理知识补充，准确识别关键状态量，实现降维分析，避免线性化模型的局限性。
2. 降维模型能精准表征详细模型的主导动态特性，验证了方法的有效性与适用性。

后续研究方向

将状态量筛选框架拓展至不同系统与各类降维方法，并应用于大扰动场景下的降维仿真分析。

团队与作者介绍

• 刘崇茹教授课题组：长期从事交直流混合输电研究，已培养110余名博士硕士研究生。
• 刘崇茹：二级教授、博士生导师，长江学者特聘教授，IEEE Fellow。
• 苏晨博：副教授/硕导，专注新能源并网控制与仿真，主持国家自然科学基金等 projects。