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基于数据驱动的电力系统小干扰稳定评估与预警的任务书
任务书
任务名称：基于数据驱动的电力系统小干扰稳定评估与预警
任务类型：研究性任务
任务背景：
电力系统是现代工业社会中最重要的基础设施之一，其稳定性对国计民生影响巨大。电力系统的稳定性评估是电力系统运行维护的重要环节，能够帮助电网运营者及时发现电力系统中的异常情况，采取相应措施，确保电力系统的安全稳定运行。
在电力系统运行中，常常会发生小干扰，这对于电力系统的稳定性来说是一种潜在威胁。因此，开展小干扰稳定评估及预警研究具有非常重要的现实意义。
现有的电力系统稳定性评估方法主要基于经验和数学模型，对于电力系统大幅度变化的情况，效果较为有限。同时，电力系统复杂多变，其稳定性评估的关键指标与相关因素非常多，很难进行准确预测。
因此，基于数据驱动的电力系统小干扰稳定评估及预警具有非常重要的理论和实践意义。本任务将基于大数据分析和机器学习技术，探索电力系统小干扰稳定评估及预警问题。
任务目标：
1.建立基于数据驱动的电力系统小干扰稳定评估模型，探索影响电力系统小干扰稳定的主要因素。
2.研究小干扰的演化机理，分析其对电力系统稳定性的影响。
3.建立基于数据驱动的电力系统小干扰预警模型，提高电力系统运行安全保障水平。
4.验证小干扰稳定评估及预警模型的准确性和可靠性，为电力系统的稳定运行提供重要支撑。
任务执行方式：
1.收集电力系统运行数据，包括电力系统运行状态数据、负荷数据、发电机输电线路数据等。
2.进行数据预处理，对数据进行清洗、去噪和采样等预处理操作，以确保数据的准确性和可靠性。
3.基于大数据分析和机器学习技术，建立小干扰稳定评估模型和预警模型，分析影响电力系统小干扰稳定的主要因素。
4.设计实验方案，进行模型验证和评估，验证模型的准确性和可靠性。
5.提出针对电力系统小干扰稳定评估和预警的优化方案，为电力系统的稳定运行提供重要支撑。
任务成果：
1.电力系统小干扰稳定评估模型，包括模型建立、模型验证和评估。
2.电力系统小干扰预警模型，包括模型建立、模型验证和评估。
3.小干扰的演化机理分析，分析小干扰对电力系统稳定性的影响。
4.电力系统小干扰稳定评估及预警的优化方案。
任务计划：
1.数据收集和预处理（2周）。
2.小干扰稳定评估模型建立和验证（4周）。
3.小干扰预警模型建立和验证（4周）。
4.小干扰演化机理分析（2周）。
5.优化方案提出（2周）。
任务调研：
1.电力系统稳定性评估及预警的现状和进展。
2.大数据分析和机器学习技术在电力系统中的应用研究。
3.目前电力系统小干扰稳定评估和预警的相关研究成果。
参考文献：
1.洪宇.电力系统稳定性评估及预警[J].电力系统自动化,2010,34(22):35-39.
2.席宏才,刘霁峰.基于大数据的电力系统稳定性评估方法[J].智能电网,2018,1(3):1-6.
3.李岚岚,陈茂江,刘大卫.基于小波神经网络的电力系统小干扰预警方法[J].电网技术,2016,40(1):103-108.
4.张宇.电力系统小干扰演化机理分析[J].电力系统保护与控制,2018,46(9):43-50.