【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统人工智能及预测，具体涉及电力系统暂态稳定可解释评估方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、暂态稳定性分析是电力系统运行、控制和规划中最为重要的研究方向之一。电力系统的暂态稳定性是指电力系统中发生了一系列如短路故障等突发事件后保持稳定的能力，根据电力系统暂态稳定性的预测状态，可以执行不同的操作策略以减少这些突发事件对电力系统稳定运行的破坏。然而随着可再生能源、智能电网以及特高压输电等技术的快速发展，电力系统的动力学特性变得越来越复杂。面对这些情况，暂态稳定性分析变得更加困难且耗时。而为了电力系统的安全稳定运行，当受到扰动时，需要尽快地预测暂态稳定状态，以便为应急控制预留出足够长的时间。
2、近年来，国内外研究人员针对暂态稳定性分析做了大量的研究，包括模型驱动方法和数据驱动方法。其中模型驱动方法主要涉及时序仿真法和李雅普诺夫稳定理论，然而，这些方法普遍存在计算复杂度高或适应性差等问题无法满足实际工业需求。而数据驱动的暂态稳定性分析以模式识别的方式利用支持向量机、决策树等方法进行公共模式挖掘，与模型驱动方...
【技术保护点】
1.电力系统暂态稳定可解释评估方法，其特征在于，包括如下过程：
2.根据权利要求1所述的电力系统暂态稳定可解释评估方法，其特征在于，所述任意网状电力系统的范围涵盖能够显示表达潮流计算方程组的所有网状电力系统，包括二机三节点网状电力系统。
3.根据权利要求1所述的电力系统暂态稳定可解释评估方法，其特征在于，所述神经网络评估模型为面向概率预测的神经网络评估模型，代理模型采用多层感知机神经网络。
4.根据权利要求1所述的电力系统暂态稳定可解释评估方法，其特征在于，所述专家引导的非线性回归树的构成方式如下：
5.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.电力系统暂态稳定可解释评估方法，其特征在于，包括如下过程：
2.根据权利要求1所述的电力系统暂态稳定可解释评估方法，其特征在于，所述任意网状电力系统的范围涵盖能够显示表达潮流计算方程组的所有网状电力系统，包括二机三节点网状电力系统。
3.根据权利要求1所述的电力系统暂态稳定可解释评估方法，其特征在于，所述神经网络评估模型为面向概率预测的神经网络评估模型，代理模型采用多层感知机神经网络。
4.根据权利要求1所述的电力系统暂态稳定可解释评估方法，其特征在于，所述专家引导的非线性回归树的构成方式如下：
5.根据权利要求1所述的电力系统暂态稳定可解释评估方法，其特征在于，交替训练神经网络评估模型和代理模型，当神经网络评估模型相邻两次迭代的预测结果的误差小于阈值或当前训练轮数大于最大训练轮数...
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