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本发明公开了一种用于生成电网仿真样本的方法及系统，属于电力系统稳定分析技术领2搭建神经网络，以可调变量作为神经网络的输入量，以可调变确定目标生成的样本数量，根据样本数量确定稳定特征空将初始样本输入神经网络进行训练，并根据泊松圆盘半径确定初始仿真样本分布评估和补充需要在低维度的特征空间中进行，首先要首先需要确定迭代的每一步中每个样本在特征空间中的调整目标32.根据权利要求1所述的方法，所述确定每个初始样本在稳定特征空间内的调整目标样本输入单元，确定目标生成的样本数量，根据样本数量确定稳定样本输出单元，将初始样本输入神经网络进行训练，并根据泊松圆盘本在稳定特征空间内，每个初始样本与最近邻初始样本的欧式距离的最小距离的平均值，式中，Cu=cu-z等,C1＝2,C2=π,Ad为d维空间的体积，仿真样本分布评估和补充需要在低维度的特征空间中进行，首先要4首先需要确定迭代的每一步中每个样本在特征空间中的调整目标6.根据权利要求5所述的系统，所述确定每个初始样本在稳定特征空间内的调整目标5[0005]1)对于样本较为稀疏或者没有样本的电网运行空间，显然模型是无法充分学习[0012]确定目标生成的样本数量，根据样本数量确定稳定特征6[0025]本发明实现了有效仿真样本的快速生成，同时也提升了快速判稳模型的泛化能7[0044]对于N个样本分布于d维空间，可以式(1)对理想状态的泊松圆盘采样半径进行估[0049]本发明中采用调整数据和训练模型同步进行的方法，类似于对抗式生成网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)中的生成网络(Generator)和判别网络8如式(2)所示，方向为相互间连线的反方向；样本i与维度d上下边界的斥力分别如式(3)、[0057]本发明采用WEPRI36节点数据来验证本算法的有效性，36节点系统网架如图3所9调变量的收敛标志及稳定标志作为输出量，并指定神经网络中任意中间层为稳定特征空[0076]本发明实现了有效仿真样本的快速生成，同时也提升了快速判稳模型的泛化能计语言Java和直译式脚本语言JavaScr现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0079]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或

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