基于数据驱动的电力系统功角稳定态势感知方法

本发明提供一种基于数据驱动的电力系统功角稳定态势感知方法，包括获取电力系统数据；建立αM‑β判据的功角稳定预评估模型；构建纵横交叉优化卷积神经网络CSO‑CNN的深度学习模型；输入电力系统实时运行数据，根据αM‑β判据的功角稳定预评估模型对确定性数据集进行快速批量评估，不确定性数据集则输入CSO‑CNN的深度学习模型以评估其功角稳定态势。本发明通过将定性分析的判据模型与数据驱动所训练的深度学习模型结合，实现新型电力系统功角稳定性快速评估的同时，通过数据驱动的训练模型进一步反馈修正判据，提高其准确率与泛化能力，为新型电力系统功角稳定的态势感知提供有效参考。