基于LSTM的电力系统暂态稳定性评估方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN117078035A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202310916659.0

    申请日:2023-07-25

    摘要: 本发明公开了一种基于LSTM的电力系统暂态稳定性评估方法、系统及存储介质,属于电力系统暂态稳定性评估领域,包括:训练阶段和应用阶段;其中,训练阶段包括采用训练样本集对电力系统暂态稳定性评估模型进行训练;所述评估模型包括:时序特征分析模块用于提取所述训练样本中对应时刻的时序信息向量;深度特征挖掘模块采用自注意力网络从每个时刻的时序信息向量中提取不同特征维度之间的关联特征,得到每个时刻对应的深度信息向量;暂态稳定性评估模块用于将所述深度信息向量按照时序进行拼接后,预测电力系统运行状态是否处于暂态稳定。本发明能够更加精准地根据故障发生后短时间内的时序数据对电力系统进行稳定性评估,提升模型的评估精度和效率。