电力系统运行风险关键特征提取方法、系统、设备及介质

本发明公开电力系统运行风险关键特征提取方法、系统、设备及介质，包括：给定历史随机变量并进行第一处理，得到低维聚类数据；构建常规图形藤蔓模型，基于低维聚类数据确定常规图形藤蔓模型的最优参数，并生成采样样本集；基于采样样本集进行故障前后的仿真，并利用编码器提取训练集和测试集的特征与标签；根据提取的特征构建电力系统安全规则，并对电力系统安全规则进行性能评估。本发明通过结合R‑vine Copula模型和深度自动编码器，显著提升电力系统风险评估的准确性和鲁棒性。不仅解决高比例新能源接入带来的数据不平衡和复杂依赖问题，还在精度、F1分数等关键指标上优于传统方法，为电力系统安全运行提供更可靠的决策支持。