基于机器学习及数据驱动的新能源系统暂态稳定评估方法和系统

本发明公开了一种基于机器学习及数据驱动的新能源系统暂态稳定评估方法和系统。包括：对含新能源系统的机电暂态模型及电磁暂态模型进行时域仿真，获取样本集；构建基于长短期记忆网络的系统稳定性分类模型，基于数据驱动方法训练系统稳定性分类模型，实现通过机电暂态仿真监测曲线对电磁暂态稳定性的评估。本发明通过数据驱动建立机电和电磁时间尺度的映射关系，实现了仅基于机电暂态尺度下的系统运行情况，预测电磁暂态尺度下的系统稳定性，解决了高比例新能源系统机电暂态建模精度低，无法准确反映真实失稳场景，而电磁暂态仿真速度慢、效率低的双重难题，实现新能源系统暂态稳定评估。