一种电力系统线性模型学习方法及系统

本发明公开了一种电力系统线性模型学习方法及系统包括：构建关于目标电力系统的第一线性模型；预设第一神经网络，第一神经网络的输入为目标电力系统第一状态变量获取到的输入变量，输出为第一状态变量对时间的导数；根据第一神经网络以及目标电力系统当前时刻第一状态变量，求出第一神经网络输出针对输入向量的偏导数，对第一线性模型进行拟合，得到第二线性模型。该电力系统线性模型学习系统能够有效提高电力系统模型的准确性和适应性，尤其在面对复杂多变的电力系统运行环境时，改善了线性微分方程系数拟合效果差的问题，进而大幅提升了电力系统线性化的准确度。