一种电网异常态势感知方法及系统

本发明公开了一种电网异常态势感知方法及系统，方法包括：实时获取电网数据并计算不同的电网态势评估指标；对每个电网态势评估指标进行赋权，并修正异常指标的权值，然后对所有电网态势评估指标进行线性加权得到态势评估值；构建具有双层门控循环神经网络、注意力层和输出层级联的预测模型，输入电网态势评估指标的历史数据，输出未来态势评估预测值；将电网态势评估指标新的历史数据输入训练好的预测模型，得到对应的未来态势评估预测值，将未来态势评估预测值匹配预先划分的安全等级，以确定是否将出现异常。本发明利用深度学习框架，构建基于注意力机制的双层门控循环神经网络的预测电网运行态势的模型，实现了更好的预测效果与更高的准确率。