针对电力系统数据缺失的暂态电压稳定评估方法

针对数据缺失时暂态电压稳定评估模型精度下降的问题，提出一种基于多视图缺失数据填充和门控图神经网络的电力系统暂态电压稳定评估方法。首先，基于多视图互补的时空视图来填充缺失数据，得到完整的数据集；然后，采用修复完整的数据集训练门控图神经网络模型进行暂态电压稳定评估，评估模型要进行快速更新，以提高在线应用的性能；最后，在IEEE39节点系统算例上进行验证所提方法的有效性。仿真结果表明，本文方法可以在任何同步向量测量单元放置信息丢失和网络拓扑变化的情况下及时有效地填补缺失数据，且所用评估模型的评估性能具有显著优势。