【摘 要】
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电力系统暂态稳定评估是保障电力系统安全稳定运行的重要问题之一。传统的时域仿真法与直接法均遇到了各自难以克服的瓶颈问题。随着电力系统网络规模的逐渐扩大,计算量的迅速增加导致时域仿真法的计算速度难以满足在线监测和控制的需求。而直接法难以适用于复杂模型的问题限制了其在电力系统中的应用。近年来随着云计算、大数据等信息技术的快速发展以及在电力行业的广泛应用,基于机器学习技术的电力系统暂态稳定评估方法为在线稳
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电力系统暂态稳定评估是保障电力系统安全稳定运行的重要问题之一。传统的时域仿真法与直接法均遇到了各自难以克服的瓶颈问题。随着电力系统网络规模的逐渐扩大,计算量的迅速增加导致时域仿真法的计算速度难以满足在线监测和控制的需求。而直接法难以适用于复杂模型的问题限制了其在电力系统中的应用。近年来随着云计算、大数据等信息技术的快速发展以及在电力行业的广泛应用,基于机器学习技术的电力系统暂态稳定评估方法为在线稳定评估提供了一种新的方向,并逐渐取得了较大的进展。该类方法具有泛化能力强、评估速度快以及能够挖掘关键运行
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