一种功能性的电力系统瞬态稳定评估方法：专家引导的神经回归树
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。提出了一种使用专家引导非线性回归树来解释神经网络预测的可解释电力系统暂态稳定性评估方法（TSA-ENRT），实验结果表明，该方法生成的解释规则与神经网络预测高度一致，更符合人类专家认知。
本论文提出了一种基于Transformer的短期电压稳定性评估方法，使用StaaT作为分类模型，利用CWGAN-GP合成数据生成平衡的训练集。通过半监督聚类学习提高聚类质量，并解决短期电压稳定性缺乏统一量化标准的问题。数值测试证明了该方法在类别不平衡和噪声环境下的鲁棒性，即使增加了可再生能源的渗透，方法的有效性仍然保持一致。该研究提供了一个适用于实际应用场景的解决方案。
