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摘要：本发明公开了考虑节点连通度损失的电网阻塞风险评估方法及系统，利用目标电网的网架结构和给定的运行方式数据，结合电力系统分析计算模型生成的仿真数据和电网实际运行的历史数据，根据数据预处理技术和考虑节点连通度损失的指标对数据进行标定，然后生成多源阻塞风险评估样本集；然后利用特征提取技术进行数据降维处理；再结合机器学习算法形成电网阻塞风险评估方法。本发明方法可以不需要准确的电网数学模型，仅基于仿真数据和历史运行数据进行挖掘，不断提升机器学习电网阻塞风险评估的准确性，为电网静态运行风险预防和调度控制提供决策支持，显著提升电网实际运行的安全性。

主权项：1.考虑节点连通度损失的电网阻塞风险评估方法，其特征在于，包括：利用目标电网的网架结构和目标电网的运行方式数据，结合电力系统分析计算模型生成的仿真数据和电网实际运行的历史数据，形成待处理数据；对待处理数据进行预处理；对预处理后的数据增加考虑节点连通度损失的指标作为数据属性，利用考虑节点连通度损失指标的数据，建立电网阻塞风险指标对预处理后的数据进行标定，生成阻塞风险评估样本集；其中，所述考虑节点连通度损失的指标是指连续两个运行时刻系统节点连通度的损失：表示t时刻系统的节点连通度损失，Ct、Ct-1分别表示t、t-1时刻系统的节点连通度；所述建立电网阻塞风险指标对预处理后的数据进行标定具体为：将预处理后的数据下电网阻塞风险标签定义为线路功率过载指标R，即：其中：K指电网总线路个数，ρk为线路k功率过载影响；pk为线路k传输功率，为线路k额定最大传输功率，μk表示线路k重要程度因子；利用特征提取技术对阻塞风险评估样本集进行降维处理；针对降维处理后的阻塞风险评估样本集，搭建电网阻塞风险评估神经网络模型，并进行电网阻塞风险评估神经网络模型训练，采用训练好的电网阻塞风险评估神经网络模型对电网阻塞风险进行评估，其中，所述电网阻塞风险评估神经网络模型采用包含长短期记忆神经网络以及反向传播神经网络的复合模型。

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