极端事件预测方法、装置、设备和存储介质

摘要

本申请涉及一种极端事件预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取电力系统在第一历史时段内的历史电气参数；获取历史电气参数的吉布斯测度；将吉布斯测度输入至预先训练的事件预测模型中，得到事件预测模型输出的预测信息，预测信息用于指示第一历史时段之后的目标未来时刻电力系统是否会发生极端事件；其中，事件预测模型包括基于XGBoost算法构造的多个神经网络层以及用于链接神经网络层的扩展卷积网络。采用本方法能够实现对极端事件的预测。