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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司

摘要：本发明公开了一种少量PMU采样的电力系统多智能体暂态判稳方法和系统。其中，该方法包括：获取样本数据集，其中样本数据集中的样本数据为仿真的电力系统中多个PMU节点采集的特征数据，且每个样本数据具有表征电力系统能否保持暂态稳定的标签；基于样本数据集训练前人工智能网络，并根据训练的结果从多个PMU节点中提取出关键节点集，其中关键节点集中的关键节点为从多个PMU节点中选取的预定数量的PMU节点；基于关键节点集中各个关键节点对应的特征数据，训练后人工智能网络，得到暂态稳定判别网络；将实际的电力系统中与关键节点集中的各个关键节点的安装位置一致的PMU节点采集的电气量数据输入暂态稳定判别网络，输出实际的电力系统的暂态判稳结果。

主权项：1.一种少量PMU采样的电力系统多智能体暂态判稳方法，其特征在于，包括：获取样本数据集，其中样本数据集中的样本数据为仿真的电力系统中多个PMU节点采集的特征数据，且每个样本数据具有表征电力系统能否保持暂态稳定的标签；基于样本数据集训练前人工智能网络，并根据训练的结果从多个PMU节点中提取出关键节点集，其中关键节点集中的关键节点为从多个PMU节点中选取的预定数量的PMU节点；基于关键节点集中各个关键节点对应的特征数据，训练后人工智能网络，得到暂态稳定判别网络；获取实际的电力系统中与关键节点集中的各个关键节点的安装位置一致的PMU节点采集的电气量数据，并将采集到的电气量数据输入暂态稳定判别网络，输出实际的电力系统的暂态判稳结果；所述基于关键节点集中各个关键节点对应的特征数据，训练后人工智能网络，得到暂态稳定判别网络，包括：将关键节点集中各个关键节点对应的电气量输入后人工智能网络进行预训练，并计算预训练的准确度；当后人工智能网络的准确度不大于精度阈值时，从多个PMU节点中选取一个PMU节点添加至关键节点集，得到一个新的关键节点集，其中所选取的PMU节点属于关键节点集之外的其他PMU节点；将新的关键节点集中各个关键节点对应的电气量输入后人工智能网络进行预训练，直至预训练的准确度大于精度阈值，停止训练，得到暂态稳定判别网络；前人工智能网络为时延神经网络并省略输出的反馈，并且前人工智能网络的计算公式如下： 式中，ypre为前人工智能网络的输出，yt为时延神经网络在t时刻的输出，为时间序列，x为一个向量，上标i为电力系统的PMU节点的编号；后人工智能网络为双向循环神经网络和BiLSTM层组成，并且得到的暂态稳定判别网络包括输入层、BiLSTM层、Dropout层、全连接层、Softmax层和Classification层。

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