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在《Spatial-temporal Adaptive Transient Stability Assessment for Power System under Missing Data》论文撰写过程中发现很多问题，趁着现在刚写完总结一下写这篇论文时编程遇到的问题以及相应的解决方法。

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ISGT Europe 2019 于2019年9月底在罗马尼亚首都举办，简单总结了一篇论文投稿。主要内容是针对自适应电力系统暂态稳定评估提出了一种时间序列特征选择方法，仿真结果表明能够在保持评估精度的前提下有效减少训练时间以及降低平均评估时间。

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在和导师讨论最近写完的论文《A Deep Imbalanced Learning Framework for Transient Stability Assessment of Power Systems》时提及选择电力系统暂态稳定非自适应评估模型和自适应评估模型的出发点的问题，因此再一次复现了IEEE on Power System 上的论文《Intelligent Time-Adaptive Transient Stability Assessment System》，将复现的结果和原论文进行对比，发现了一些不一样的结论，对目前正在写的应对电力系统暂态稳定评估数据缺失的问题有所启发，聊以记录。

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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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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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最近投了一篇《基于改进CGAN的电力系统暂态稳定样本数据增强方法》，趁着和微软俱乐部小伙伴交流的机会简单做了一份PPT，记录学习心得。