中文摘要：

电力CPS框架下，信息系统深度嵌入,状态感知信息流产生海量多尺度时空异构数据、信息系统波及电力系统安全等问题，使传统基于准确机理模型的电力系统安全评估体系显示出局限和不足。本课题针对该问题，研究基于数据驱动的电网安全状态实时感知建模理论。模型采用信息系统风险因素、电网运行参量、设备健康指标等多源数据描述电网的安全性，并根据历史数据统计变量概率分布，以偏移度作为输入，提高电网连锁故障触发事件的发现率；利用数据挖掘技术，对多源输入数据进行知识约简和发现，简化计算过程；对输入量进行关联度分析，并赋予组合使用权重，体现其对安全影响的贡献程度；引入熵值来度量输入特征值发展的不均衡，便于单一不安全因素的早期发现；采用数据融合方法对多源输入量进行安全状态量化，得到比部分信息更稳健的决策。数据驱动模型可以充分利用历史和在线数据，具有计算速度快、纳入信息广的优点，为电力CPS安全状态实时感知提供一种新方法.