快速准确的暂态稳定分析对电力系统运行至关重要。随着风电资源的高渗透水平，具有超平面表达的实用动态安全区(PDSR)在态势感知和一系列优化问题中具有突出的优势。获取准确的PDSR边界的前提是在边界周围定位足够多的点(临界点)。因此，天津大学刘艳丽领导的研究团队开发了一种基于空间分割和梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的PDSR边界快速生成方法。该研究发表在《工程》杂志上。
可再生能源融入电力系统带来了巨大的不确定性，给系统稳定性带来了巨大的风险和挑战。传统的暂态稳定性分析方法(例如逐点方法)非常耗时，而且准确性和效率往往不够高，尤其是在现代电力系统日益复杂的情况下。
研究团队的创新解决方案正面解决了这些挑战。该方法利用空间划分缩小临界点搜索范围，并采用WGAN-GP模型进行数据增强，大大压缩了搜索空间并加速了临界点的生成。这不仅提高了边界拟合结果的置信度，而且可以精确高效地评估电力系统暂态稳定性。
论文首先建立了该方法的理论基础，重点介绍了动态安全区域(DSR)的差分拓扑特性。然后引入了空间划分技术，将注入空间划分为三个区域，重点在PDSR边界所在的临界操作区域内寻找临界点。随后利用WGAN-GP模型，基于从小训练集学习到的数据分布生成大量临界点，从而利用最小二乘法快速拟合PDSR边界。
所提出的方法在 IEEE 39 节点系统上进行了测试，结果证明了其卓越的准确性和效率。案例研究涉及用风力涡轮机取代传统发电机以模拟真实场景，进一步验证了该方法的实际适用性。
这一突破对电力行业具有深远影响，为调度人员和工程师提供了强大的工具，以在可再生能源日益整合的情况下保持系统稳定。该方法的效率和准确性可以大大降低电力系统停电的风险，确保更可靠、更安全的电力供应。
展望未来，天津大学的研究团队致力于进一步完善该方法，探索其在更广泛故障中的应用。该方法具有与深度学习技术相结合的潜力，可以为更复杂、响应更灵敏的电力系统稳定性解决方案铺平道路。