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这篇博文单纯介绍考虑信息缺失的电力系统暂态稳定评估中的最优特征子集求解方法，也是其中最关键的方法。初衷是建立0-1整数非线性优模型来求解最优特征子集，在经历半个月的苦苦思索之后未能成功搭建考虑零注入节点的最优特征子集保证电网全局可观性求解方法，这个问题暂且搁置一边，留待日后解决。现在搭建的模型是基于遗传算法的最优特征子集求解模型（考虑了零注入节点）和0-1整数非线性优化模型（不考虑零注入节点）。具体内容见正文。

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第一篇发表在期刊上的论文录用了，聊以纪念（虽然晚了两个月，太懒了），这篇论文针对的是电力系统中失稳数据极少的样本不平衡问题，通过条件生成对抗神经网络合成大量的失稳数据来提高对失稳样本的识别率。可视化效果不错，评估性能上表现也较为优异。论文具体内容见图片。

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项目马上接近尾声，现学现卖总算把软件写完了，总结一下在搭建软件过程中的一些心得。首先介绍电网调度监控大数据关联模块，然后介绍Pycharm+PyQt5的配置及使用过程，最后介绍在搭建软件过程中解决的问题。

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本文旨在说明任意数量、位置的PMU安装在电网中，这些PMU的可观性如何。基本规则由实验室师弟周挺分析得到，具体编程工作由本人实现，聊以一份说明书记录。

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现在是2018年7月6日凌晨1:09，昨天晚上喝了一杯咖啡，果然失眠了，想想还是下床写一下博客吧！前几天总结了一下利用广域测量系统进行稳定评估现状的PPT，基于人工智能技术目前需要攻克的问题都总结在这份PPT中了，还有更加深刻的问题自感无法解决就没有贴出来。希望在接下来的一年中可以找到解决的办法！

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被PSS/E折磨半个月，欲仙欲死的我终于来补充了=o=

主要从西门子的电力系统仿真软件PSS/E和时域仿真方法过程两大部分介绍。

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人工智能目前进展如火如荼，而智能电网也处于建设时期，如何找到两者的结合点是一个众多学者关注的问题。为了探讨这个问题，参考鞠平教授的论文，对人工智能和智能电网的概念、发展、需求分别作了阐述，对未来两者可能取得突破的地方作了展望（以下人工智能简称AI，智能电网简称SG）。