基于度量学习的电力系统负荷构成辨识方法和系统

本发明提供一种基于度量学习的电力系统负荷构成辨识方法和系统，其中方法包括获取暂态事件前后各一个周期内的目标采样点时刻电流，以确定第一负荷电流；确定第一负荷有功功率和第一负荷无功功率；对第一负荷电流、第一负荷有功功率和第一负荷无功功率进行缺失值填充和归一化处理，得到第二负荷电流、第二负荷有功功率和第二负荷无功功率并输入至度量学习模型进行训练，以学习负荷构成数据及其各类暂态响应数据在特征空间中的映射关系，得到特征空间模型；将实测暂态响应数据输入至特征空间模型，辨识目标时刻负荷节点的负荷构成。本发明能够在小样本条件下有效学习负荷构成特征并保持高辨识精度。