基于机器学习的大规模新能源电力系统风险预警方法

侯栋梁; 康云; 及翠婷; 仇田丽

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.03.001

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基于机器学习的大规模新能源电力系统风险预警方法

更新时间：2025-11-17

- 基于机器学习的大规模新能源电力系统风险预警方法
- Vol. 44, Issue 3, Pages: 25-30(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网河北省电力有限公司
  2. 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
  3. 国网河北省电力有限公司晋州市供电分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.03.001
  CLC： TM73;TP181
- Published：2025
- 稿件说明：
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侯栋梁, 康云, 及翠婷, et al. 基于机器学习的大规模新能源电力系统风险预警方法[J]. 2025, 44(3): 25-30.
DOI：

侯栋梁, 康云, 及翠婷, et al. 基于机器学习的大规模新能源电力系统风险预警方法[J]. 2025, 44(3): 25-30. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.03.001.

摘要

为了实现大规模新能源电力系统风险的精准、有效、可靠预警，提出基于机器学习的大规模新能源电力系统风险预警方法。基于层次分析法（AHP）的层次结构设计逻辑，将定量与定性分析原则相结合，构建大规模新能源电力系统风险评估指标体系，明确风险指标数据采集范围。以粗糙集的应用为基础，将数据实例映射到四元组中，输出电力系统风险运行约简数据，实现多元异构数据类型与数据形式的标准化与规范化。基于主成分分析计算风险信息主成分因子综合得分，划分风险预警等级。利用CNN-GRU混合神经网络，实现大规模新能源电力系统风险预警。结果表明：设计方法能够有效地约简电力系统风险数据，去除冗余和无关的信息，CR最大值为94.9%。在风险预警中，设计方法P值为0.984、R值为0.963、F

值为0.975

应用效果良好，有利于提升大规模新能源电力系统的安全性和稳定性。

Abstract

关键词

Keywords

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