一种基于机器学习的电网全局延时态势感知方法

摘要

本发明涉及一种基于机器学习的电网全局延时态势感知方法，所述方法包括：利用采样节点的测量值，建立样本矩阵；根据所述样本矩阵中各样本中的电压值标记各样本的稳定性标记值；压缩所述样本矩阵的维度，并利用压缩维度后的样本矩阵训练分类器；利用所述分类器预测下一时刻的电网状态稳定概率；本发明提供的方法，利用机器学习算法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出电网态势感知的评估结果，在训练每一个节点分类器的时候，将特征选取的时段和预测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，对复杂系统有着更好的还原效果。