[发明专利]基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法

权利要求书

1.基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，收集电网历史运行方式的暂态稳定数据与当前运行方式的暂态稳定数据，通过广度继承电网历史暂态稳定数据构建融合暂稳数据集，依据融合暂稳数据集训练暂稳预测模型，对电网运行方式改变后的暂态稳定数据进行预测得到新增样本，深度继承新增样本以更新暂稳预测模型。

2.根据权利要求1所述基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，广度继承电网历史暂态稳定数据的方法为：将历史运行方式、当前运行方式称为源系统、目标系统，将源系统数据和目标系统数据按照稳定和不稳定进行分类汇总；对源系统和目标系统的同类数据进行样本迁移，计算源系统和目标系统稳定向量的距离后从源系统稳定数据集中筛选出可迁移的稳定数据集；将源系统数据全体数据都迁移至目标系统，形成继承了源系统所有样本特征的目标系统数据集。

3.根据权利要求1所述基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，根据系统运行方式改变后的实时数据预测暂态结果得到新增样本，计算新增样本的预测误差进而得到预测模型的修正系数，利用修正系数更新当前暂态稳定预测模型参数。

4.根据权利要求2所述基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，计算源系统和目标系统稳定向量距离的方法为：对源系统和目标系统中的各组稳态数据预处理；根据预处理后的每一组稳态数据构建稳态向量；计算目标系统各稳态向量与源系统各稳态向量的相似度，对相似度升序排列，确定相似度阈值后形成可迁移的稳定数据集。

5.根据权利要求4所述基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，所述数据预处理包含特征提取、去除无关和弱相关数据、归一化。

6.根据权利要求4所述基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，所述数据预处理方法包含但不限于费尔希判别法。

7.根据权利要求4所述基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，所述稳态向量首位为0或1，0代表稳定，1代表失稳，向后排列的是与暂态稳定性具有强相关性的电网量测结果。

8.根据权利要求4所述基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，相似度为目标系统稳定向量与源系统稳定向量数学距离的最小值。

9.根据权利要求8所述基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，数学距离包含但不限于欧几里得距离。