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新型電力系統具有高比例可再生能源廣泛接入、高比例電力電子裝備大規模應用等特徵，其運行方式劇烈、快速變化，傳統的安全穩定分析和控制技術難以適用。隨著大數據、人工智能等技術的發展，以機器學習為代表的人工智能技術，為電力系統安全穩定分析和控制技術的發展引入了新的思路。 本書依託國家自然科學基金面上項目、國家電網有限公司和西南交通大學相關項目的研究成果，全面系統地闡述了機器學習技術應用于電力系統安全評估及控制中的難點和解決方案。本書共分8章，第1章緒論概括了機器學習在電力系統安全穩定分析與控制中的應用；第2章機器學習技術簡介主要介紹了機器學習基礎、深度學習模型與算法；第3章小樣本問題解決方法主要介紹了電網分析樣本生成技術和樣本壓縮方法；第4章暫態穩定評估詳細介紹了基於SVMSVR、CNN的暫態穩定評估方法及算例分析；第5章小干擾穩定評估主要介紹了基於電網層級網絡模型和圖卷積的小干擾穩定評估及算例分析；第6章電壓穩定評估介紹了靜態電壓穩定評估和暫態電壓穩定評估；第7章頻率穩定評估介紹了頻率穩定評估深度學習模型建模過程與評價標準等；第8章穩定控制介紹來基於機器學習的暫態穩定和小干擾穩定預防控制方法，以及頻率穩定緊急控制方法。 本書適合從事電力系統在線分析領域研究的科研和技術人員，以及高等院校電力系統專業的教師和研究生，也適合從事調度運行實際生產的工作人員。

本書詳細介紹了數據分析的基礎、方法，以及在電力系統中的應用。全書共分12章，包括數據分析的統計學基礎、核方法、知識建模、關聯分析、分類分析、聚類分析、數據分析的其他方法、數據可視化、電網仿真數據分析實踐的思路和過程、電網仿真數據分析案例系統的搭建等。附錄簡介了R語言、Matlab、Python語言以及其他數據分析工具，主要側重於軟件特性和基本使用方法的描述。 本書旨在強調對實際工作的幫助。全書內