一种模型-数据混合驱动的微电网短期静态安全风险评估方法

摘要

本发明公开了一种模型‑数据混合驱动的微电网短期静态安全风险评估方法，1)形成微电网历史短期状态数据，生成输入数据样本矩阵X；2)对矩阵X采用基于模型驱动的微电网静态安全风险评估，得到由频率越限风险指标和系统综合风险指标组成的输出数据样本矩阵Y；3)采用改进的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine，LSSVM)算法对矩阵X和Y进行离线训练，得到基于数据驱动的微电网短期静态安全风险评估学习机模型及参数；4)取微电网新的短期状态数据，作为评估学习机的输入，得到评估结果。该方法结合模型驱动和数据驱动的优点，可准确、快速地实现微电网短期静态安全风险评估，评估结果能科学有效地表征微电网的短期静态安全风险水平。