基于大数据与机器学习的电网资源综合评估分析系统

本发明涉及电网系统技术领域，具体涉及基于大数据与机器学习的电网资源综合评估分析系统，该系统公开了电网数字孪生单元、N‑1故障场景评估单元、N‑2故障场景评估单元、资源综合评估单元，通过结合数字孪生建模技术，保证电网系统数字孪生体的实时同步，通过N‑1、N‑2多场景评估，结合机器学习手段，对各场景下的节点、元件进行深度量化节点、元件的场景表现，通过超失绝对差载率与拓扑失衡个数的耦合计算，精准捕捉故障引发的潮流转移与网络分裂风险，保证评估结果覆盖全网潜在连锁故障路径，通过进阶组合评估值差值均值化，揭示元件在连锁故障中的关键程度，对电网系统的资源进行拆解式评估。