一种基于扩散模型的关键暂态样本增强方法及系统

本发明公开了一种基于扩散模型的关键暂态样本增强方法及系统，其中方法包括：基于扩散模型通过扩散过程和反向过程生成暂态样本，并在反向过程中，基于分类器将约束条件加入反向过程，生成满足约束条件的暂态样本；基于预设的暂态稳定评估分类边界的敏感区域，确定暂态样本中的关键样本；基于分类器引导的扩散模型对所述关键样本进行增强，生成增强样本。本发明通过创新性的模型设计与数据处理方法，通过智能算法生成满足多场景、多样性要求的高保真暂态场景数据，从而为电力系统的暂态稳定性评估与优化提供强有力的支持。