摘要
本发明公开了一种基于不平衡残差信息学习的暂态电压稳定评估方法,包括以下步骤:S1.搭建目标电力系统对应的目标电力系统仿真模型;S2.对目标电力系统仿真模型进行暂态电压时域仿真,构建暂态时域仿真样本集;S3.对暂态时域仿真样本集进行样本类别权重计算,构建用于处理样本类别不平衡的Focal‑Loss损失函数;S4.构建残差时空图卷积神经网络模型;S5.对残差时空图卷积神经网络模型进行训练,直至满足预设的时空特征学习的性能评估指标阈值,得到训练好的残差时空图卷积神经网络模型;S6.通过训练好的残差时空图卷积神经网络模型进行电力系统暂态电压稳定评估。
技术关键词
时空图卷积神经网络
电压稳定评估方法
残差信息
电力系统仿真
时空图模型
样本
时空特征学习
电力系统暂态电压
卷积网络模型
物理拓扑结构
节点
电力系统拓扑结构
时序
演化特征
暂态稳定评估
因子
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协同预测方法
时空图模型
量子态
滚动时域控制
量子计算方法
滑动窗口算法
滑动窗口法
残差信息
Harris角点检测
相机
电网仿真模型
仿真测试系统
规约转换装置
功率转换装置
电力电子设备
发电量
成本计算方法
电力系统综合
储能设施
电力系统仿真模拟