基本信息:
- 专利标题： 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
- 申请号：CN202310067653.0 申请日：2023-02-06
- 公开(公告)号：CN116050867A 公开(公告)日：2023-05-02
- 发明人： 武宇翔 , 牛哲文 , 韩肖清 , 赵津蔓 , 闫博阳
- 申请人： 太原理工大学
- 申请人地址： 山西省太原市万柏林区迎泽西大街79号
- 专利权人： 太原理工大学
- 当前专利权人： 太原理工大学
- 当前专利权人地址： 山西省太原市万柏林区迎泽西大街79号
- 代理机构： 太原科卫专利事务所
- 代理人： 侯小幸
- 主分类号： G06Q10/0637
- IPC分类号： G06Q10/0637 ; G06Q10/0639 ; G06Q50/06 ; G06F18/241 ; G06F18/214
摘要：
本发明公开了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，涉及人工智能技术在电力系统中的应用领域。本发明应用数据驱动思想、特征降维去噪、样本增强的数据预处理方法、可解释性原理，研究电力系统暂态稳定评估方法及其可解释性分析；总体方案包括离线训练及在线训练两部分，其中离线训练包括样本生成、模型训练及可解释分析，为保障电力系统安全稳定提供新的辅助分析和决策支持手段。包括基于电力系统安全状态、警戒状态、紧急状态和崩溃状态的样本特征提取技术；基于合成少数过采样原理SMOTE的样本数据增强技术；基于改进机器学习的暂态稳定评估及损失函数构建方法；基于模型决策和数据特征的可解释原理；本发明在多个方面在重大进步。