[发明专利]一种电力系统暂态稳定评估方法及装置

权利要求书

1.一种电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，包括：

构建暂态稳定评估模型；

其中，所述暂态稳定评估模型包括高阶特征提取器及分类器；

其中，所述高阶特征提取器用于对量测序列进行高阶特征提取，得到高阶特征提取结果；

所述分类器用于对所述高阶特征提取结果进行分类降维得到所述暂态稳定评估结果；

将待评估的量测序列输入所述暂态稳定评估模型，得到暂态稳定评估结果。

2.根据权利要求1所述的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，所述暂态稳定评估模型是基于样本数据以及样本数据上的系统稳定或失稳的标签训练得到的。

3.根据权利要求2所述的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，所述暂态稳定评估模型是基于样本数据以及样本数据上的系统稳定或失稳的标签训练得到的，具体包括：暂态稳定评估模型映射关系表示为：

其中，(x₁,x₂,...，x_M)表示电力系统特征，分别属于特征子集表示系统稳定的预测概率和系统失稳的预测概率，f(·)和φ(·)为非线性映射，φ_i(·)表示处理第i类高阶特征的高阶特征提取器，对应参数为θ_i，f(·)表示应用处理后的高阶特征提取结果对系统的暂态稳定性进行评估，对应参数为θ_f。

4.根据权利要求3所述的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，所述暂态稳定评估模型是基于样本数据以及样本数据上的系统稳定或失稳的标签训练得到的，具体包括：令用于训练暂态稳定评估模型的训练集为样本数量为N，其中lⁱ为样本的标签，lⁱ∈{0,1}，在模型训练过程中将模型映射关系转换为以下优化问题：

其中，θ＝{θ_f,θ₁,θ₂,…,θ_M}表示模型的参数，为模型的分类损失函数，ν_i表示高阶特征提取器φ_i的测试函数，用于表征对φ_i的约束使得高阶特征提取器φ_i对特征子集X_i提取的特征为与系统的暂态稳定最相关的信息。

5.根据权利要求4所述的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，所述暂态稳定评估模型是基于样本数据以及样本数据上的系统稳定或失稳的标签训练得到的，具体包括：通过拉格朗日法设定拉格朗日乘子，对所述优化问题进行处理，得到优化的暂态稳定评估模型。

6.根据权利要求5所述的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，所述通过拉格朗日法设定拉格朗日乘子，对所述优化问题进行处理，得到优化的暂态稳定评估模型，具体包括：通过设定的拉格朗日乘子对所述优化问题进行处理，得到优化解，通过优化解求解对偶问题，得到优化的拉格朗日乘子，应用优化后的拉格朗日乘子再次优化所述优化问题，重复迭代，直至所述暂态稳定评估模型收敛，得到优化的暂态稳定评估模型。