【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统，尤其是涉及一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法、设备和介质。
技术介绍
1、电力系统运行风险评估是量化电力供应不足风险的核心工具，其通过抽样分析大量系统状态来统计量化短时间内电网的运行风险，是预警系统时变运行风险、指导调度运行方案及时调整、预防发生重大停电事故的关键技术。电力系统运行风险评估本质上需求解海量高维非线性潮流方程和非凸最小切负荷优化模型，其计算负担主要来源于海量场景的系统状态分析。随着人工智能技术的快速发展，数据驱动方法为打破运行电力系统风险评估计算瓶颈提供了契机：线下深度挖掘运行条件(新能源出力、电网拓扑结构、负荷需求)至系统运行状态(支路功率、节点电压、切负荷量等)的映射关系，在线计算时通过矩阵运算直接映射出海量场景的系统状态分析结果，无需迭代，计算速度快。
2、但是，由于电力系统演变场景时有发生，如：新能源渗透率急剧增长、电网结构优化加强、负荷需求持续升高等。针对以上新场景，数据驱动智能评估模型的泛化能力将难以应对。迁移学习可借助原始场景的知识对目标任务进行高效学习，有望解决上...
【技术保护点】
1.一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法，其特征在于，通过流形学习利用原始场景电力系统运行数据生成中间域数据，通过演变场景电力系统运行数据的KKT条件进行kmeans聚类获得亲和矩阵，基于所述亲和矩阵以及所述中间域数据与演变场景电力系统运行数据的欧几里得模长构建所述局部差异度量项。
3.根据权利要求2所述的一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法，其特征在于，基于所述中间域数据与演变场景电力系统运行数据之间的全局分布差异，构建所述全局差异度量
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【技术特征摘要】
1.一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法，其特征在于，通过流形学习利用原始场景电力系统运行数据生成中间域数据，通过演变场景电力系统运行数据的kkt条件进行kmeans聚类获得亲和矩阵，基于所述亲和矩阵以及所述中间域数据与演变场景电力系统运行数据的欧几里得模长构建所述局部差异度量项。
3.根据权利要求2所述的一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法，其特征在于，基于所述中间域数据与演变场景电力系统运行数据之间的全局分布差异，构建所述全局差异度量项。
4.根据权利要求3所述的一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法，其特征在于，采用mmd度量准则获取所述中间域数据与演变场景电力系统运行数据之间的全局分布差异。
5.根据权利要求1所述的一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法，其特征在于，基于原始场景电力系统运行...
【专利技术属性】
技术研发人员：张梦圆，杨燕，宋杰，舒文艳，田英杰，杨心刚，潘爱强，吴裔，秦钦，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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