一种具备可解释性的数据驱动电力系统暂态稳定评估方法

本发明属于电力系统安全分析与控制技术领域，具体为一种具备可解释性的数据驱动电力系统暂态稳定评估方法，在评估结果解释方面，综合运用了SHAP（沙普利加性解释）方法和ALE（累积局部效应）分析，前者基于博弈论计算每个特征的边际贡献，后者则量化特征值与模型输出的非线性关系。此外，还采用局部代理模型（LIME）在样本邻域内训练可解释模型来近似黑箱模型行为。为确保解释结果的可靠性，采用特征灵敏度测试、反事实预防控制实验和迁移场景鲁棒性测试等验证方法，通过扰动关键特征、调整运行参数和构造不同工况等方式，系统验证了解释结论的可信度。