一种基于物理信息生成对抗网络的电力系统样本生成方法

本发明公开了一种基于物理信息生成对抗网络的电力系统样本生成方法，包括：1)通过PSD‑BPA仿真获得大量的训练样本，提取各台发电机的特征量，以及样本的稳定性结果作为原始数据；2)利用原始数据训练原始堆叠稀疏自动编码器SSAE，并根据样本的预测值筛选出临界样本；3)根据所筛选出来的临界样本，训练融合物理信息的生成对抗神经网络，获得临界样本生成模型；4)利用训练好的临界样本生成模型生成临界样本集，基于原始样本集与临界样本集，构建增强临界样本集；5)利用增强临界样本集训练基于数据驱动的暂态稳定评估模型。该方法能够生成符合电力系统动态方程的数据，并且通过临界样本增强后的训练集训练模型能够有效提升模型的评估准确程度。