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申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;吉林省电力科学研究院有限公司
摘要：本发明一种数据驱动的发输电系统韧性评估方法，属于电力系统韧性评估领域；通过建立两阶段优化训练模型，在无监督预训练过程通过降噪自动编码器提取输入数据高阶特征并提高预测性能。在有监督微调训练过程通过叠层极限学习机映射发输电系统运行状态和最小负荷削减之间的非线性关系，能够有效替代计算耗时的最优潮流算法OptimalPowerFlow，OPF，从而加快电力系统韧性评估过程，提高发输电系统韧性评估的效率。
主权项：1.一种数据驱动的发输电系统韧性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获得系统的交流潮流稳态分布后，使用蒙特卡洛抽样法和交流OptimalPowerFlow，OPF算法获取训练集样本数据，并通过欠采样方法实现样本平衡，即发生负荷削减的样本与无负荷削减的样本比例为1:1；步骤2：在无监督预训练阶段，我们使用降噪自动编码器DenoisingAutoencoder，DAE模型进行训练；在模型损失loss值小于阈值0.2时停止训练；步骤3：在有监督微调阶段，我们使用叠层极限学习机StackedExtremeLearningMachine,SELM模型进行训练；在模型损失loss值小于阈值0.05时停止训练；步骤4：在验证集和测试集上测试模型性能，若出现欠拟合问题，则返回所述步骤2、步骤3增加训练次数；若发生过拟合问题，则返回所述步骤1扩大训练集规模；步骤5：在线应用训练好的数据驱动模型在灾害发生时，将当前的系统状态数据输入到模型中，以求解该状态下的最优负荷削减，进而计算当前状态下的系统韧性指标，快速完成系统韧性评估。
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