一种最优潮流数据驱动求解高可信度样本集构建方法、装置、存储介质及电子设备

本申请的实施例提供了一种最优潮流数据驱动求解高可信度样本集构建方法、装置、存储介质及电子设备，涉及电力系统及其自动化领域，所述方法包括：基于电力系统参数建立电力系统最优潮流模型，并推导所述最优潮流模型的最优潮流控制变量与负荷水平的灵敏度；基于所述最优潮流模型搜索局部最优潮流非线性样本集；基于所述最优潮流模型搜索全局最优潮流非线性样本集；合并所述局部最优潮流非线性样本集、所述全局最优潮流非线性样本集和基础样本集，得到最优潮流高可信度样本集。本申请的技术方案，能够通过定向抽取对最优潮流求解映射表征能力强的非线性样本，促进神经网络学习，提升所训练最优潮流计算神经网络的泛化性能。