10.1.1 数据驱动的稳定性预测

文档摘要

10.1.1 数据驱动的稳定性预测 10.1.1 数据驱动的稳定性预测在现代电力系统中，稳定性问题始终是安全运行的核心挑战。传统基于物理模型的稳定性分析方法——如时域仿真、特征值分析和能量函数法——虽然理论严谨，但在面对高比例可再生能源接入、海量分布式资源互动、以及极端天气事件频发等复杂场景时，往往暴露出计算耗时长、模型依赖性强、难以在线部署等局限性。正是在这样的背景下，数据驱动的稳定性预测（Data-Driven Stability Prediction, DDSP）应运而生，成为人工智能赋能电力系统分析的关键突破口。那么，数据驱动的方法究竟能否真正替代或有效补充物理模型？答案并非简单的“能”或“不能”，而在于如何科学地融合数据与机理、合理地设计模型架构、精准地构建特征空间。