一种用于暂态稳定评估的极限机器学习方法及系统

本发明公开了一种用于暂态稳定评估的极限机器学习方法及系统，属于大电网安全稳定分析技术领域。本发明方法，包括：将确定样本特征的样本数据赋予标签作为标签样本；获取电力系统暂态稳定仿真的总数据，将所述总数据按预设比例划分为训练样本和测试样本，将所述训练样本和测试样本进行标准化处理，将标准化处理后的训练样本输入至神经成分分析网络NCA，输出重构训练样本，并输出重构训练样本的权重和偏置参数，根据所述权重和偏置参数对标准化处理的测试样本进行重构，输出重构测试样本；求取最优解；通过所述最优解进行电力系统暂态稳定仿真的稳定性评估。本发明可有效去除原始数据中的冗余和噪声信息，从而具有更好的泛化能力和更高的准确率。