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摘要
系统的量测数据可能受到噪声以及样本类分布不平衡问题的影响，导致基于数据驱动的暂态稳定评估模型性能下降。提出一种针对样本类不平衡的的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法。首先，利用改进过采样技术为滤除噪声的少数类样本构造所需的新样本，改善样本类不平衡问题，并减少噪声的影响；然后，基于深度残差网络构建电力系统暂态稳定评估模型，解决梯度消失导致的模型性能退化问题，提高模型的鲁棒性和准确性；最后，在新英格兰10机39节点和47机140节点系统上的仿真结果表明，所提方法能减小噪声干扰、降低不平衡数据集所带来的影响和减少计算复杂度。
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