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摘要：本发明提供一种基于数据驱动的电力系统功角稳定态势感知方法，包括获取电力系统数据；建立αM‑β判据的功角稳定预评估模型；构建纵横交叉优化卷积神经网络CSO‑CNN的深度学习模型；输入电力系统实时运行数据，根据αM‑β判据的功角稳定预评估模型对确定性数据集进行快速批量评估，不确定性数据集则输入CSO‑CNN的深度学习模型以评估其功角稳定态势。本发明通过将定性分析的判据模型与数据驱动所训练的深度学习模型结合，实现新型电力系统功角稳定性快速评估的同时，通过数据驱动的训练模型进一步反馈修正判据，提高其准确率与泛化能力，为新型电力系统功角稳定的态势感知提供有效参考。
主权项：1.基于数据驱动的电力系统功角稳定态势感知方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取电力系统数据；S2、根据基于惯量、潮流分布与暂态功角稳定性关系建立αM-β判据的功角稳定预评估模型；S3、通过改进K-means聚类算法基于αM-β判据将数据集聚类划分为确定性区域和不确定性区域；S4、构建纵横交叉优化卷积神经网络CSO-CNN的深度学习模型，通过训练深度学习模型完善αM-β判据的功角稳定预评估模型的不确定区域并修正边界；S5、输入电力系统实时运行数据，根据αM-β判据的功角稳定预评估模型对确定性数据集进行快速批量评估，不确定性数据集则输入CSO-CNN的深度学习模型以评估其功角稳定态势。
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百度查询： 中国南方电网有限责任公司 广东工业大学 基于数据驱动的电力系统功角稳定态势感知方法
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