基于元学习的电网态势自适应推演方法

本申请属于电网技术领域，更具体地说，涉及基于元学习的电网态势自适应推演方法，本发明通过收集电网的实时数据、历史数据及拓扑数据，并进行清洗和标准化，其次，通过LDA方法提取电网数据中的关键特征，在特征提取后，将电网的不同态势划分为多个任务，每个任务对应电网不同的运行状态，利用MAML进行模型训练，使得模型能够通过多任务学习在电网状态发生变化时快速适应并优化；在实际应用中，训练好的元学习模型能够对电网态势进行实时推演，并根据电网状态的变化动态更新模型，确保推演结果的准确性和时效性，实现了电网态势的高效推演与自适应调整，克服了传统方法在电网复杂性和动态性上的不足，显著提升了电网态势评估与预测的能力。