基於機器學習的電力系統安全評估及控制技術

新型電力系統具有高比例可再生能源廣泛接入、高比例電力電子裝備大規模應用等特徵，
其運行方式劇烈、快速變化，傳統的安全穩定分析和控制技術難以適用。
隨著大數據、人工智能等技術的發展，
以機器學習為代表的人工智能技術，為電力系統安全穩定分析和控制技術的發展引入了新的思路。
本書依托國家自然科學基金面上項目、國家電網有限公司和西南交通大學相關項目的研究成果，
全面系統地闡述了機器學習技術應用於電力系統安全評估及控制中的難點和解決方案。
本書共分8章， 
1章緒論概括了機器學習在電力系統安全穩定分析與控制中的應用； 
2章機器學習技術簡介主要介紹了機器學習基礎、深度學習模型與算法； 
3章小樣本問題解決方法主要介紹了電網分析樣本生成技術和样本壓縮方法； 
4章暫態穩定評估詳細介紹了基於SVMSVR、CNN的暫態穩定評估方法及算例分析； 
5章小干擾穩定評估主要介紹了基於電網層級網絡模型和圖卷積的小干擾穩定評估及算例分析； 
6章電壓穩定評估介紹了靜態電壓穩定評估和暫態電壓穩定評估； 
7章頻率穩定評估介紹了頻率穩定評估深度學習模型建模過程與評價標準等；
8章穩定控制介紹來基於機器學習的暫態穩定和小干擾穩定預防控制方法，以及頻率穩定緊急控制方法。
本書適合從事電力系統在線分析領域研究的科研和技術人員，
以及高等院校電力系統專業的教師和研究生，也適合從事調度運行實際生產的工作人員。
 

序
前言
第1章緒論
1.1電力系統安全穩定分析
1.2電力系統安全穩定控制
1.3在線安全穩定分析系統
1.4機器學習在電力系統安全穩定分析和控制中的應用
1.5問題與挑戰
1.6本書內容簡介
本章參考文獻
第2章機器學習技術簡介
2.1概述
2.2機器學習基礎
2.3深度學習模型與算法
2.4小結
本章參考文獻
第3章小樣本問題解決方法
3.1概述
3.2小樣本問題
3.3樣本生成通用方法
3.4電網分析樣本生成技術
3.5電網分析樣本壓縮方法
3.6小結
本章參考文獻
第4章暫態穩定評估
4.1概述
……