1.基于边界区域重要性采样与核向量机的暂态安全评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一)：根据电力系统历史运行数据以及对电力系统的一系列故障的模拟仿真，获取系统运行样本，构建暂态安全指标，建立相应的样本数据库；

步骤二)：针对这个样本数据库，使用边界区域重要性采样方法，对样本数据库进行采样，以高效的生成离线训练样本集，并对该样本集进行标准归一化；

步骤三)：基于该样本集，结合核向量机，构建电力系统暂态安全评估模型，并利用样本集对评估模型进行离线训练及更新；

步骤四)：基于电力系统实时运行数据，利用持续更新的暂态安全评估模型完成对电力系统实时暂态安全状态的评估，得到暂态安全评估结果；

在步骤二)中，针对所建立的样本数据库，所使用的边界区域重要性采样方法分为以下两个步骤：步骤2‑1)：使用信息熵来确定边界区域，如公式(3)所示：

式中：S为样本数据集合；C为类别数目；pi为分类为i类的在S中的比例，根据熵的概念，可以得到样本数据库的纯度的度量，E(S)的值越大表示纯度越低，即信息量越丰富，因此将熵值相对较大的地方定义为边界区域，用此方法来决定边界区域；

步骤2‑2)：在步骤2‑1)中对边界区域已有了确定，使用基于蒙特卡罗方差减少技术的采样方法使采样过程偏向边界区域，可以得到离线训练样本集；

具体分为以下两个步骤：

(1)重要性采样的方差缩减：

定义不可接受的事件的概率，即P(Y～不可接受的事件)，如公式(6)所示：式中：Y＝t表示阀值，Y＜t表示不可接受事件的性能，我们可以将指示函数I(Y)，定义为如公式(7)所示：因此可以将公式(6)定义为如公式(8)所示：

公式(8)的期望函数给出了粗略的蒙特卡罗估计，其中yi是从f(y)分布中提取的蒙特卡罗样本，这个估计有与之相关的方差，因为h(yi)的数量yi变化，通过将期望函数重构来减小估计的方差，期望函数的重构如公式(9)所示：式中：yi是从分布g(y)中提取的蒙特卡罗样本，这确保了 的数量几乎和yi的数量一致；

(2)训练样本的高效生成：

第一阶段操作就提供了X最有可能发生的边界区域，从而确定了我们想要偏差样本生成的x空间，就指示函数而言，采样的区域如公式(10)所示：式中：S是边界区域，在单变量情况下，定义S＝{x:x1≤x≤x2}，抽样分布函数gX(x)可以构造成|h(x)|f(x)，fX(x)的区域为S，抽样密度重要性的表示，如公式(11)所示：式中：k1和k2是满足概率条件k1+k2＝1的偏置，f1X(x)是边界区域的概率密度函数，f2X(x)是边界区域外的概率分布函数，抽样分布函数gX(x)在k1＝1时，即完全偏向边界区域，以边界区域为条件的状态空间概率分布，如公式(12)、公式(13)所示：a＝∫SfX(x)dx         (13)

式中：a为缩放因子，满足0≤a≤1，由公式(12)及公式(13)说明概率分布被改变了，使更多的数据来自边界区域，因此便得到了离线训练样本集。

2.根据权利要求1所述的基于边界区域重要性采样与核向量机的暂态安全评估方法，其特征在于：在步骤一)中，基于电力系统历史运行数据与预想事故集，进行详细的潮流分析和时域仿真，获得系统运行样本，建立相应的样本数据库；

利用PSS/E软件进行时域仿真，得到各运行状态下各故障位置的极限切除时间CCT即Critical Clearing Time，通常当CCT大于实际清除时间ACT即Actual Clearing Time时，系统的运行状态被判断为安全，因此，构建暂态安全指标，即暂态安全裕度TSM即Transient Stability Margin，如公式(1)所示：式中：CCTi为电力系统某个位置在事故i下的极限切除时间；ACTi为故障点在事故i下的实际切除时间；TSMi为该位置的暂态安全裕度，TSM的定义如公式(2)所示：

3.根据权利要求1所述的基于边界区域重要性采样与核向量机的暂态安全评估方法，其特征在于：在步骤三)中，将高效生成的样本集输入训练模型，CVM通过特征映射 将样本集S投影到高维空间以建立最小包围球MEB即Minimum Enclosing Ball，并采用CVM算法求解MEB问题，用St、ct和Rt分别表示经过t次迭代的核心集、球心和半径，中心和半径球B由cB和rB表示,给定正数ε，离线训练过程如以下步骤：步骤3‑1)：S0、c0和R0初始化：

选择任意点z∈S来初始化S0＝{z},在特征空间中，找到za∈S离z最远的点，然后可以找到离za最远的另一点zb∈S，则初始核心集为S0＝{za,zb}，初始球心为初始球心R0；

步骤3‑2)：如果没有任何点 落在(1+ε)球外，则算法结束，否则，核心集为St+1＝St∪{z}，z是 离ct最远的点；

步骤3‑3)：寻找新的MEB：

新的MEB(St+1)由步骤3‑2)给出，并且 和 可根据

得到，其中α＝[α1,α2,...,αm]′为拉格朗日乘数，k为核矩阵，然后转到步骤3‑2)进行下一次迭代；

通过以上步骤，可以得到离线训练模型。

4.根据权利要求1或2或3所述的基于边界区域重要性采样与核向量机的暂态安全评估方法，其特征在于：在步骤四)中，利用同步相量测量单元及广域监测系统实时采集电力系统运行变量，基于实时的数据，利用更新后的暂态安全评估模型对电力系统暂态安全状态进行预测，得到在线暂态安全评估结果。