一种电力系统的功角轨迹预测方法、装置、设备及介质

本发明公开一种电力系统的功角轨迹预测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取电力系统中发电机的历史功角时序数据和历史转速时序数据，然后利用深度神经网络生成未来时间段内的功角时序预测数据和转速时序预测数据；其中，深度神经网络是以最小化损失函数为优化目标而训练获得；损失函数为物理特性偏差与预测偏差的加权和；物理特性偏差为功角时序预测数据、转速时序预测数据与发电机的物理特性模型之间的偏差；物理特性模型是基于电力系统的基准参数和发电机的物理参数而构建。本发明能够有效地结合数据驱动方法与电力系统的物理约束，能够保障功角轨迹预测结果的物理合理性和物理一致性，提高功角轨迹预测的准确性和可靠性。