一种电网人工智能模型训练样本增强方法

本发明公开一种电网人工智能模型训练样本增强方法，包括以下步骤：由原始断面集合求得原始总负荷样本集；基于原始总负荷样本集构造新总负荷样本集；将原始总负荷样本集和新总负荷样本集进行分层，得到总负荷子集，并计算各分层对应的总负荷子集间的最大不匹配度；根据最大不匹配度确定需填补总负荷样本的分布区间，对新总负荷样本集进行样本填补；采用ELCTSS方法对原始总负荷样本进行时间段的划分；基于SVSG方法，对于划分的每个时间段，从填补后的新总负荷样本集中选取总有功值，利用该总有功值进行智能模型训练样本数据扩充，生成训练样本。本发明维持了样本的多样性，从而提高人工智能模型计算精度。