一种含高比例风力发电的电网自组织临界状态辨识方法

本发明属于电力技术领域，公开了一种含高比例风力发电的电网自组织临界状态辨识方法。本发明方法考虑了风力发电对电网自组织临界状态的影响，通过多指标协同分析，使得指标权重可根据电网拓扑结构变化、负荷波动、风电出力等实时工况进行动态调整，同时提出一种能够更全面反映电网自组织临界态的综合判断指标，提升了临界状态辨识的可靠性。相比传统固定权重或需训练学习的神经网络方法和依赖历史数据的方法，本发明具有更好的环境适应性和场景泛化能力，无需依赖历史数据即可适用于不同规模、不同结构的电网系统。相比现有概率性评估方法，本发明提出的确定性指标体系可直接输出量化评估结果，为调度决策提供明确的操作依据，有效降低误判风险。