研究背景与问题

随着可再生能源的快速发展，电力电子设备在电网中的应用日益广泛，由此产生的动态相互作用导致的电力系统振荡问题逐渐凸显。特别是在可再生能源并网系统中，振荡现象已成为影响系统稳定运行的关键因素之一。传统的振荡稳定域构建方法，如逐点分析法、预测矫正法和随机森林分类法等，虽然在一定程度上能够分析振荡风险，但在实际应用中存在计算效率低、预测精度不足等问题。

研究方法

为解决上述问题，本研究提出了一种基于改进多层感知机的电力系统振荡稳定域构建方法。该方法首先利用电力系统动态模型，通过改进的多层感知机神经网络对振荡稳定域进行建模。改进的多层感知机通过引入自适应学习率调整机制和正则化技术，提高了网络的收敛速度和泛化能力。此外，为增强模型对复杂振荡现象的识别能力，本研究还引入了特征选择和特征融合技术，优化了输入特征，从而提高了模型的预测精度。

核心结果

通过实验验证，所提出的改进多层感知机方法在振荡稳定域构建方面表现出显著优势。与传统方法相比，该方法在计算效率、预测精度和稳定性方面均有显著提升。具体而言，改进的多层感知机模型在处理复杂振荡现象时，能够有效识别振荡稳定域边界，提高预测准确性，并显著降低计算时间。此外，所构建的振荡稳定域模型在实际电力系统中的应用也表现出良好的稳定性和实用性。

结论与意义

本研究提出的基于改进多层感知机的电力系统振荡稳定域构建方法，为可再生能源并网系统中的振荡风险分析提供了新的思路。该方法不仅提高了振荡稳定域构建的效率和精度，而且有助于提升电力系统的安全稳定运行。未来，本研究将继续优化模型算法，拓展其在其他电力系统分析中的应用，为我国电力系统安全稳定运行提供有力支持。