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摘要：本发明公开了一种基于极端梯度提升的多回直流极限输电能力评估方法、系统及计算机可读存储介质，通过构建多回直流极限输电能力评估模型来对多回直流极限输电能力进行评估；其中，构建内容包括：根据目标电网的多回直流网架结构搭建时域仿真模型，批量调整区域发电机出力和负荷水平参数，生成用于评估多回直流极限输电能力的仿真文件；确定影响多回直流极限输电能力的静态安全稳定约束；根据粒子群算法计算静态安全稳定约束下每个仿真文件的最优多回直流极限输电能力，并结合调整后的发电机出力和负荷水平参数构成样本集Sp；确定XGboost算法超参数；通过XGboost算法进行学习，将所得到的收敛模型作为多回直流极限输电能力评估模型。

主权项：1.一种基于极端梯度提升的多回直流极限输电能力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：构建多回直流极限输电能力评估模型，通过多回直流极限输电能力评估模型来对多回直流极限输电能力进行评估；其中，构建多回直流极限输电能力评估模型的具体内容包括：根据目标电网的多回直流网架结构搭建时域仿真模型，批量调整区域发电机出力和负荷水平参数，生成用于评估多回直流极限输电能力的仿真文件；确定影响多回直流极限输电能力的静态安全稳定约束，包括等式约束和不等式约束，其中等式约束包括：纯交流节点的潮流约束、连接有LCC换流站的交流节点的潮流约束和连接有MMC换流站的交流节点的潮流约束；不等式约束包括：发电机出力约束、换流站容量约束、换流变压器变比约束和节点电压约束；根据粒子群算法计算静态安全稳定约束下每个仿真文件的最优多回直流极限输电能力，并结合调整后的发电机出力和负荷水平参数构成样本集Sp；确定极端梯度提升XGboost算法的超参数；将样本集Sp批量输入至XGboost算法中进行学习，直至经过学习所得到的XGboost模型收敛，将收敛的XGboost模型作为多回直流极限输电能力评估模型。

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