态势感知 (SA) 已被认为是电力系统稳定和安全运行的关键保证，尤其是在可再生能源整合后的复杂不确定性下。在本文中，提出了一种人工智能驱动的解决方案，以实现涵盖感知，理解和预测的SA的全面实现，其中最后一个是更先进但具有挑战性的，因此以前没有在任何文献中讨论过。通过聚合两个强大的深度学习结构，提出了一种新颖的SA模型: 卷积神经网络 (CNN) 和长期短期记忆 (LSTM) 递归神经网络。提出的CNN-LSTM模型具有在时空测量数据上实现协作数据挖掘的优势，即从相量测量单元数据中同时学习时空特征。在SA模型中设计了两个功能分支: 应急定位器 (用于检测当前的确切故障位置) 和稳定性预测器 (用于预测将来系统的稳定性状态)。测试一下结果表明，即使在较低的数据充分性水平下，该模型也具有很高的性能 (准确性)。

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低地球轨道的空间态势感知 （LEO）是一个拥挤的地方，进入LEO的人为空间物体（ASO）的数量正在Swift增加。 随着人口的激增，物体之间的近距离接触（连接）也不可避免地增加。 空间态势感知（SSA）问题的核心是预测ASO的位置以及去向。 从油漆规格到国际空间站，应有尽有。 当前用于轨道预测的最新方法是基于物理学的模型，这些模型需要对物体的轨迹，其运行环境以及物体进行操纵的意图的非常准确的了解。 实际上，我们无权访问此数据。 轨迹很少通过嘈杂的地面雷达系统进行测量，我们对太空天气和大气密度的理解是有限的，并且卫星运营商并不热衷于分享他们的机动计划。 该项目旨在成为使用ML改善SSA的实验实验室和游乐场，并提供了一条端到端的管道以： 来自USSTRATCOM Space Track API的LEO中有关ASO的ETL轨道数据。 根据物理模型进行轨道预测。 训练并使用机器学习模型来

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