一种基于TCN-CVAE深度神经网络的电网故障场景生成方法及系统

本发明公开了一种基于TCN‑CVAE深度神经网络的电网故障场景生成方法及系统，包括：通过Python循环调用电力系统仿真软件的相关API，注入N‑1或N‑2故障扰动，执行批量机电暂态稳定仿真，记录不同故障扰动下仿真过程中各节点的动态响应数据；基于N‑1或N‑2故障扰动下的仿真结果，提取不同故障扰动下的暂态参数；对提取的参数进行归一化处理，再将归一化后的参数重新组合为高维向量，得到训练数据集，记为真实数据；基于时间卷积网络TCN和条件变分自编码器CVAE构建故障场景生成模型；利用真实数据对模型进行训练；最后利用训练好的模型，以指定的条件为输入，生成特定的电网故障场景。本发明能够实现高保真、可控、多样化的动态场景生成，且训练过程稳定。