基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法技术方案

基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法，步骤1：基于时域仿真技术，生成包含系统运行信息的原始数据集；步骤2：提出一种具有自适应合格合成器选择的合成少数过采样方法处理原始数据集，建立样本平衡且丰富的数据集；步骤3：基于并行卷积算法，构建特征提取模型；步骤4：基于离线数据集，训练并建立基于富集随机森林的暂态稳定评估模型；步骤5：快速建立更新模型；步骤6：基于相量测量单元采集的数据，完成在线暂态稳定评估。本发明专利技术的优点是提出了一种ASN‑SMOTE方法，有效地解决了样本不平衡问题，并基于并行卷积算法构建了特征提取框架，提取出与T<subgt;SM</subgt;高度相关的关键运行变量，极大地提高了后续模型评估的计算效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统暂态稳定评估领域，具体涉及基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法。

技术介绍

1、暂态稳定评估(transient stability assessment，tsa)在电力系统规划和运行中具有重要意义。随着智能电网的建设和发展，传统电力系统正在发生重大变化。现如今，人工智能在电力系统中的应用越来越广泛，人工智能的出现，使得电力系统的相关计算更加快速和准确。所以，如何结合合适的人工智能算法，及时掌握系统运行状态，减少因不可预见的电力事故造成的经济损失，构建在线、快速、准确的tsa方法已成为现代电力系统的迫切需求。

2、授权公告号为cn113937762a的专利文献公开了一种基于长短期记忆网络的微电网暂态稳定评估方法，将暂态稳定评估网络及网络权重添加到虚拟同步逆变器的控制单元中进行信息交互。当微电网正常运行时，暂态稳定评估网络不进行评估，当微电网检测到有故障发生时，暂态稳定评估网络进行在线评估；授权公告号为cn107171315b的专利文献公开了一种基于rptsvm的电力系统暂态稳定评估方法，通过最大相关最小冗本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于：在步骤1中，采用仿真技术搭建实际电力系统模型，并设置不同的故障时间、故障位置和负荷水平进行批量时域仿真，获取电力系统运行变量，构建暂态稳定裕度指标，生成包含大量系统运行状态信息的原始数据集。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于：使用故障的临界切除时间和实际切除时间来构建暂态稳定裕度指标TSM，具体计算如下：>

4.根据权利...

【技术特征摘要】

1.基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于：在步骤1中，采用仿真技术搭建实际电力系统模型，并设置不同的故障时间、故障位置和负荷水平进行批量时域仿真，获取电力系统运行变量，构建暂态稳定裕度指标，生成包含大量系统运行状态信息的原始数据集。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于：使用故障的临界切除时间和实际切除时间来构建暂态稳定裕度指标tsm，具体计算如下：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于：在步骤2中，通过采用一种asn-smote方法来处理原始数据集，并通过自适应合成不稳定样本，使得失稳样本和稳定样本的数量基本达到平衡，建立一个样本平衡且丰富的数据集。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于：asn-smote方法的原理如下：

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【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，刘颂凯，胡伟，黄悦华，李斯吾，杨楠，李振华，叶婧，赵辛欣，程紫娟，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：