一种基于深度学习的电力失稳监测与预警方法

本发明公开一种基于深度学习的电力失稳监测与预警方法，包括：根据电力系统的电力潮流数据，识别电力逆流事件和潜在逆流失稳事件；构建电力失稳模式识别模型，识别潜在逆流失稳事件的失稳模式和失稳事件风险等级；基于节点的逆流影响因子，识别存在逆流冲击负荷超限的电网关键节点；根据逆流冲击负荷超限的电网关键节点的负荷偏差值，确定需要转移的负荷量，并制定负荷调控方案；基于电力失稳模式识别模型，预测失稳前兆事件转变为逆流失稳事件的时间点；评估实行负荷调控方案后的电网系统稳定性，并基于调控反馈数据优化调控参数。本发明显著提升了电力系统对逆流与失稳事件的监测、预警和动态调控能力，有效保障了电网的安全稳定运行。