【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统暂态稳定评估，尤其涉及一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着新能源并网比例逐步提升，随机性、间歇性的电源逐渐成为主力，电网运行特性也随之发生变化，低惯量、弱抗扰等特征凸显，进而导致电力系统安全稳定机制的改变。近年来，已发生多起与新能源相关的稳定破坏事故，新型电力系统的暂态稳定评估受到学术界和工业界的广泛关注。
3、传统的暂态稳定评估的方法主要有时域仿真法和直接法，存在计算耗时长、计算复杂度高以及精准建模困难的问题，难以满足新型电力系统在线稳定判别的需求。随着人工智能的发展，逐渐引入机器学习以提高电力系统暂态稳定评估的性能。例如，支持向量机、随机森林以及朴素贝叶斯等机器学习方法已经被广泛应用于暂态稳定评估，且在效率和性能等方面均具有明显优势，但依赖于选择合理输入的特征，且对数据隐藏模式的挖掘能力十分有限。
4、近年来，基于深度学习的电力系统暂态稳定评估因具有良好的隐藏模式挖掘能...
【技术保护点】
1.一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，所述电力系统运行时的电气参量数据包括：电压、电流、功率和功角数据。
3.如权利要求1所述的一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，构建源域基础模型，具体为：所述源域基础模型是一个二分类模型，包括编码器和分类器；
4.如权利要求1所述的一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，基于不确定性准则从历史运行的电气参量数据中选取需要标注的目标域无标签电气参量样本，具体为：
5.如权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，所述电力系统运行时的电气参量数据包括：电压、电流、功率和功角数据。
3.如权利要求1所述的一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，构建源域基础模型，具体为：所述源域基础模型是一个二分类模型，包括编码器和分类器；
4.如权利要求1所述的一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，基于不确定性准则从历史运行的电气参量数据中选取需要标注的目标域无标签电气参量样本，具体为：
5.如权利要求4所述的一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，计算每个目标域无标签电气参量样本的不确定性，具体为：
6.如权利要求1所述的一种可迁移电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，选取伪标签...
【专利技术属性】
技术研发人员：石访，宋雪萌，左建辉，聂礼强，田硕硕，杨文娴，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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