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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;南京东博智慧能源研究院有限公司

摘要：一种基于SHAP‑LightGBM的交直流混联电网稳定控制方法，包括以下步骤：将交直流混联电网的每个发电机组的功角、电压、有功和无功参数作为特征，将电力系统的稳定与否作为标签，利用LightGBM模型进行预训练学习；在电力系统遇到故障后，通过故障后的电气信息进行预测，计算每个发电机组的有功和无功的SHAP值并按照贡献度大小从大到小排序；然后，按照排序逐一调整发电机组的有功和无功出力，并在每次调整后预测电力系统的稳定性，直至预测结果为稳定或所有发电机的出力都无法调整为止。在电力系统发生故障后，快速精准地调整发电机组的出力，实现电力系统的稳定控制，提高电力系统的安全性和可靠性。

主权项：1.一种基于SHAP-LightGBM的交直流混联电网稳定控制方法，其特征在于，包括以下步骤：a.将交直流混联电网的每个发电机组的功角、电压、有功和无功参数作为特征，对电力系统进行稳定性判别，并将电力系统的稳定与否作为标签，利用LightGBM模型进行预训练学习，建立发电机组与电力系统稳定性之间的预训练模型；b.在新故障场景下将故障切除时发电机组的功角、电压、有功和无功数据作为特征值输入到步骤a预训练好的预训练模型中，对上述特征值进行预测得到预测分数，如果预测分数小于0.5，判为失稳，进入步骤c,否则直接进入步骤e；c.计算故障切除时的每个发电机组有功和无功出力的SHAP值，将所有发电机组的有功和无功出力按照发电机组的SHAP值从大到小进行排序成列表L；d.如果当前列表L没有元素在内，进入步骤e,否则，对列表L中第一个元素进行减少出力处理，并使用步骤a预训练的预训练模型进行预测，如果预测分数大于等于0.5,进入步骤e，如果当前预测分数相比上一次预测分数有所提升，则保存修改值并重复步骤d，否则撤销该次处理，并将该元素移出列表L；e.完成电力系统的稳定控制；步骤d具体步骤如下：d1.列表L检查：在执行步骤c之后，先对列表L进行检查以确定是否存在元素，如果列表L为空，即没有元素在内，则进入步骤e；d2.元素处理：如果列表L中有元素，则提取列表L中的第一个元素；d3.减少出力处理：对提取元素进行减少出力处理，如果该元素是发电机有功出力数据，则减少该发电机的有功出力值，否则减少该发电机的无功出力值，减少容量为当前发电机有功或无功最大容量的1％；d4.预测处理后样本：使用步骤a预训练好的预训练模型对减少出力处理后的样本进行预测，得到预测分数；d5.预测分数判断：比较预测分数与阈值0.5的大小关系，如果预测分数大于等于0.5，表示该样本预测为稳定，进入步骤e；d6.分数提升判断：如果预测分数小于0.5，继续判断该分数是否相比上一次预测有所提升，如果确实有提升，则记录修改量，保存修改后的数据，并重复执行步骤d以进一步优化稳定性；d7.撤销处理：如果预测分数小于0.5且没有提升，则撤销该次处理操作，即恢复该元素的原始数据状态；d8.元素移除：如果遇到撤销处理，将该元素从列表L中移出，即将其排除在后续处理范围之外。

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