【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统行为分析，具体涉及一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法。
技术介绍
1、电力系统行为模拟指根据与电力系统行为数据有关联的数据，对电力系统行为进行模拟评估，从而根据评估结果分析电力系统当前的行为状态或者运行情况，例如电力系统运行异常程度或电力系统稳定程度等；传统的电力系统行为模拟通常根据单一数据源或少数数据源进行电力系统行为模拟，例如根据电力系统的电流、电压或电负荷进行电力系统行为模拟，但是随着电力系统规模的扩大和复杂性的增加，传统的电力行为模拟方法由于是数据源较少，导致无法全面反映电力系统的真实运行状态，从而影响到模拟分析的准确性和预测能力。因此需要一种能够利用多源电力系统关联数据进行电力系统行为模拟的分析方法，使得更加全面的反映电力系统的真实运行状态。
2、现有技术通常采用深度学习模型的方法，将当全面的多个电力关联维度的行为关联数据输入到训练好的深度学习模型中，输出电力系统的行为状态数据的评估值。但是电力系统中的行为关联数据是时序变化且具有关联性的数据，仅将每个时刻的行为关联数据输入到神经网络模型中...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法，其特征在于，所述参考状态关联性的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法，其特征在于，所述参考行为权重的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法，其特征在于，所述根据各个电力关联维度的参考行为权重构建电力系统行为状态评估模型的方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法，其特征在于，所述参考状态关联性的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法，其特征在于，所述参考行为权重的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法，其特征在于，所述根据各个电力关联维度的参考行为权重构建电力系统行为状态评估模型的方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合的行为模拟分析方法，其特征在于，所述根据所述电力系统行为状态评估模型对电力系统进行行为模拟分析的方法包括：
6.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的行为...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩昱，张省伟，吕晨旭，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司忻州供电公司，
类型：发明
国别省市：
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