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本发明公开了一种基于HELM稳定判据的分布式电源选址定容方法，包括以下步骤：步骤一，建立分布式电源在配电网的选址定容模型，包括目标函数和约束条件，其中目标函数考虑分布式电源综合费用、网损和基于全纯函数嵌入方法的电压判稳指标；步骤二，利用HELM方法计算包含分布式电源的配电网潮流，作为分布式电源选址定容优化模型的潮流约束条件；步骤三，利用HELM方法计算节点电压各阶灵敏度，作为分布式电源选址定容模型的不等式约束条件及电压判稳指标；步骤四，利用遗传算法根据目标函数和约束条件求解确定分布式电源的安装位置和安装量PDGi。本发明方法能够用于分布式潮流在配电网的选址定容，计算速度快，电压控制效果更好，有较高的理论意义和应用价值。

基于伞式算法的电力系统电压稳定评估误分类约束方法，步骤1：构建初始数据集，并基于电力系统电压稳定评估规则，构建电压稳定安全分类标签；步骤2：选择关键运行变量构建高效样本集；步骤3：对电压稳定评估模型进行离线训练；步骤4：将新的运行工况条件下产生的新样本集送入电压稳定评估模型中进行模型更新；步骤5：利用已训练好的电压稳定评估模型完成在线电压稳定评估。本发明为了解决传统基于数据驱动工具构建的VSA模型在误分类约束及模型更新机制方面存在的局限性，提出基于伞式算法的电力系统电压稳定评估误分类约束方法，使得VSA模型可提供权衡总体分类精度与一类分类错误约束的VSA结果。

一种针对电力系统静态电压稳定评估的数据驱动方法，包括以下步骤：步骤一)：建立初始的数据集；步骤二)：构建特征选择框架，并利用此框架对初始样本集进行关键特征选择，建立由关键特征及相应的VSM构成的样本集；步骤三)：对随机比特森林进行训练及更新，形成基于RBF的电压稳定评估模型；步骤四)：基于同步相量测量单元与广域测量系统实时收集的电力系统运行数据，选择相应的特征，利用已训练的电压稳定评估模型完成实时电压稳定评估。本发明的目的是为了建立一种高效的特征选择框架及构建高精度、高适应性的电力系统静态稳定评估模型，从而提供一种针对电力系统静态电压稳定评估的数据驱动方法。