一种极端灾害下基于深度学习的电网韧性评估方法及系统

本发明公开了一种极端灾害下基于深度学习的电网韧性评估方法及系统，属于电力系统韧性评估领域，包括以下步骤：S1、获取极端灾害下电力系统的运行状态；S2、模拟电力系统最优负荷削减量计算过程；S3、确定深度神经网络模型的输入特征向量和输出特征向量；S4、构建基于深度神经网络结合随机森林的回归和分类模型；S5、训练；S6、评估；S7、构建电网韧性评估指标，并利用韧性评估指标，基于回归和分类模型，输出电力系统的韧性水平。采用上述一种极端灾害下基于深度学习的电网韧性评估方法及系统，采用人工智能算法替代最优负荷削减计算的求解过程，能够加速韧性评估的计算过程，从而及时响应灾害预警，尽可能地减少灾害带来的损失。