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基于改进CGAN的电力系统暂态稳定评估样本增强方法
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作者 谭本东 杨军 +3 位作者 赖秋频 谢培元 李军 徐箭 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期149-157,共9页
基于数据驱动的暂态稳定评估方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力系统中暂态失稳情况极少,给通过数据挖掘方法判断失稳情况带来了极大困难。针对这个问题,提出了一种用于暂态稳定评估中失稳样本合成的数据增强方法,对条件生... 基于数据驱动的暂态稳定评估方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力系统中暂态失稳情况极少,给通过数据挖掘方法判断失稳情况带来了极大困难。针对这个问题,提出了一种用于暂态稳定评估中失稳样本合成的数据增强方法,对条件生成对抗神经网络(CGAN)训练方法的适应性进行改进以提高其学习稳定性,在离线训练时利用改进CGAN交替训练生成器和判别器,学习电力系统暂态数据的分布特性,然后采用极限学习机(ELM)分类器筛选出改进CGAN所生成的多组样本中G-mean值最高的生成样本,将其中失稳样本对原始失稳样本进行增强,最后用增强后的原始样本训练分类器,实现在线暂态稳定评估。仿真结果表明,所提出的样本数据增强方法通过改进CGAN实现对原始数据分布特征的有效学习,进而提升暂态稳定评估的正确率,具有抗噪声干扰性强、对高维数据鲁棒性好的优点,能够有效平衡电力系统失稳数据。 展开更多
关键词 电力系统 暂态稳定评估 数据增强 条件生成对抗神经网络 G-mean值
基于模式识别的电力系统暂态稳定评估综述 预览
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作者 王志刚 《机电信息》 2019年第2期59-61,共3页
暂态稳定评估是关系到电力系统安全稳定运行的重要问题。传统的时域仿真法和直接法无法满足电网运行的实际要求,因而基于模式识别的暂态稳定评估日益受到国内外研究人员的关注。现从特征选择、评估模型构建、在线学习和规则提取等方面... 暂态稳定评估是关系到电力系统安全稳定运行的重要问题。传统的时域仿真法和直接法无法满足电网运行的实际要求,因而基于模式识别的暂态稳定评估日益受到国内外研究人员的关注。现从特征选择、评估模型构建、在线学习和规则提取等方面对基于模式识别的暂态稳定评估进行全面梳理,并对待研究问题进行了探讨。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 电力系统 模式识别 特征选择
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基于改进LightGBM的电力系统暂态稳定评估方法
3
作者 周挺 杨军 +4 位作者 周强明 谭本东 周悦 徐箭 孙元章 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1931-1940,共10页
实际获得的电力系统运行数据,普遍存在由广域测量系统(WAMS)测量误差造成的噪声,并且具备类别不平衡的特点,导致基于机器学习的电力系统暂态稳定评估算法的分类性能受到很大的影响。提出了一种基于改进轻梯度提升机(modified light grad... 实际获得的电力系统运行数据,普遍存在由广域测量系统(WAMS)测量误差造成的噪声,并且具备类别不平衡的特点,导致基于机器学习的电力系统暂态稳定评估算法的分类性能受到很大的影响。提出了一种基于改进轻梯度提升机(modified light gradient boosting machine)模型的暂态稳定评估方法,采用直方图算法对数据进行离散化,增强模型对噪声的鲁棒性;在训练中对失稳样本赋予更高的权重,平衡样本数量差异造成的影响;并在损失函数中引入正则项来控制模型复杂度,减少过拟合,从而适应电力系统多样的运行情况。在新英格兰10机39节点系统和美国南卡罗莱纳州500节点实际电网上的仿真结果表明,与其他机器学习方法相比,所提方法在噪声干扰下不容易过拟合,具有更好的鲁棒性:在保持较高总体评估准确率的同时,对失稳样本具有更高的识别率;与其他集成学习模型相比,所提方法在速度上也具有明显优势。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 机器学习 类别不平衡 噪声 改进 LightGBM
基于正则化投影孪生支持向量机的电力系统暂态稳定评估
4
作者 姜涛 王长江 +2 位作者 陈厚合 李国庆 葛维春 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期141-148,共8页
提出一种基于正则化投影孪生支持向量机的暂态稳定评估方法。将基于传统支持向量机进行暂态稳定评估的高维二项式优化问题转化为两个低维二项式优化问题,并在投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则项来改善评估稳定性。首先,构建由系... 提出一种基于正则化投影孪生支持向量机的暂态稳定评估方法。将基于传统支持向量机进行暂态稳定评估的高维二项式优化问题转化为两个低维二项式优化问题,并在投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则项来改善评估稳定性。首先,构建由系统特征和投影能量函数特征组成的初始样本集,通过特征选择对初始特征进行压缩,获取可有效表征暂态稳定性的最优特征集。然后,基于正则化投影孪生支持向量机的思想将暂态稳定状态分成稳定类与不稳定类,寻找各稳定状态的最佳投影坐标轴,使稳定类投影到稳定类投影超平面上后尽可能地聚成簇,而不稳定类投影到稳定类投影超平面上后尽可能远离稳定类聚成的簇,降低暂态稳定评估的计算时间,同时借助遗传算法进行参数选择以提高准确率。最后,通过IEEE-145和南方电网算例的仿真分析,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 投影孪生支持向量机 遗传算法 广域量测
基于短时受扰轨迹的电力系统暂态稳定评估方法
5
作者 安军 艾士琪 +4 位作者 刘道伟 李柏青 邵广惠 徐兴伟 王震宇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1690-1697,共8页
针对实时评估电网暂态稳定性的快速性和准确性的需求,提出一种基于故障清除后短时受扰轨迹和卷积神经网络的电力系统暂态稳定性的评估方法。该方法无需人工计算轨迹特征作为输入量,直接基于量测时序数据,利用深度学习模型的自主学习能... 针对实时评估电网暂态稳定性的快速性和准确性的需求,提出一种基于故障清除后短时受扰轨迹和卷积神经网络的电力系统暂态稳定性的评估方法。该方法无需人工计算轨迹特征作为输入量,直接基于量测时序数据,利用深度学习模型的自主学习能力逐层提取隐含在短时轨迹的局部特征,构建短时受扰轨迹与稳定类别间的非线性映射关系,并引入考虑故障初期受扰程度的暂态稳定信息矩阵样本构建,以增强提取的局部特征的鲁棒性,提升模型的泛化能力,有效减少误判样本数,达到进一步提高准确率的目的。IEEE-39节点系统的仿真结果验证所提方法的有效性,并且所提方法的评估准确率比传统的暂态稳定浅层评估模型更加优越。 展开更多
关键词 受扰轨迹 暂态稳定评估 深度学习 卷积神经网络
基于深度学习的暂态稳定评估与严重度分级 被引量:3
6
作者 尹雪燕 闫炯程 +1 位作者 刘玉田 仇晨光 《电力自动化设备》 CSCD 北大核心 2018年第5期64-69,共6页
提出一种安全域概念下的堆叠降噪自动编码器和支持向量机集成模型相结合的暂态稳定评估方法。将故障前的潮流量作为输入,利用堆叠降噪自动编码器对输入量进行多层抽象表达,使用提取的各层特征训练支持向量机;建立支持向量机集成分类... 提出一种安全域概念下的堆叠降噪自动编码器和支持向量机集成模型相结合的暂态稳定评估方法。将故障前的潮流量作为输入,利用堆叠降噪自动编码器对输入量进行多层抽象表达,使用提取的各层特征训练支持向量机;建立支持向量机集成分类模型进行暂态稳定评估,对评估结果进行可信度分析,将输入空间划分为稳定区、边界区和失稳区;利用效用理论结合所提出的暂态稳定裕度指标对运行方式进行严重度分级。算例结果表明,所提暂态稳定评估方法具有更高的评估准确率和一定的泛化能力:所提严重度分级方法能够直观表现不同运行方式的危险程度。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 深度学习 集成学习 支持向量机 严重度分级
基于端口能量的含VSC-HVDC的交直流混合系统暂态稳定评估 预览 被引量:2
7
作者 陈厚合 王长江 +2 位作者 姜涛 李国庆 张健 《电工技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期498-511,共14页
提出一种基于端口能量的含电压源换流器型高压直流输电(VSC-HVDC)的交直流混合系统暂态稳定评估方法.将端口能量描述为端口状态变量和控制变量的函数,进而借助端口能量表征VSC一HVDC系统的暂态能量聚集效应,以避免VSC-HVDC内部复杂控... 提出一种基于端口能量的含电压源换流器型高压直流输电(VSC-HVDC)的交直流混合系统暂态稳定评估方法.将端口能量描述为端口状态变量和控制变量的函数,进而借助端口能量表征VSC一HVDC系统的暂态能量聚集效应,以避免VSC-HVDC内部复杂控制过程的建模,降低能量函数的构造难度,且可扩展到网络中任意含电力电子器件的端口;进一步,构建基于端口能量的全系统能量函数,通过迭代势能边界面法(IPEBS)进行暂态稳定评估,借助点积判据在系统失稳的转子运动轨迹上搜索势能最大值作为临界能量,确定极限切除时间,实现暂态稳定的快速判别;然后,研究VSC-HVDC接入及VSC-HVDC有功功率、无功功率传输容量对系统暂态稳定性的影响,并评估了不同故障位置对所提能量函数计算精度的影响.最后,通过对修改的IEEE-39节点系统、IEEE-68节点系统和厦门电网柔直工程算例进行仿真分析,验证该方法的准确性和有效性. 展开更多
关键词 能量函数 暂态稳定评估 端口能量 VSC-HVDC
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基于深度置信网络的电力系统暂态稳定评估方法 被引量:12
8
作者 朱乔木 党杰 +3 位作者 陈金富 徐友平 李银红 段献忠 《中国电机工程学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期735-743,共9页
为进一步提高电力系统暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)的准确率,将"深度学习"方法引入电力系统暂态稳定评估,提出一种基于深度置信网络(deep belief networks,DBN)的TSA方法。构建一组能够反映系统暂态稳定特性... 为进一步提高电力系统暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)的准确率,将"深度学习"方法引入电力系统暂态稳定评估,提出一种基于深度置信网络(deep belief networks,DBN)的TSA方法。构建一组能够反映系统暂态稳定特性的32维原始特征作为DBN模型的输入量,稳定结果作为输出量,利用深层架构对稳定结果与系统特征之间的映射关系进行训练。采用一种先使用无标注样本进行贪心无监督学习,后使用有标注样本进行监督学习的方法训练DBN模型的参数。训练后的模型能充分利用深层架构的特征提取优势,并能够利用大量无标注数据提高模型的泛化能力。新英格兰10机39节点系统上的仿真结果表明所提方法比常用的暂态稳定评估方法准确率更高,且能够在仅少量训练样本和含有无关特征的情况下获得优越的评估性能。 展开更多
关键词 电力系统 暂态稳定评估 深度学习 深度置信网络 机器学习
Hadoop架构下基于分布式粒子群算法的暂态稳定评估特征量选择
9
作者 谢彦祥 刘天琪 苏学能 《电网技术》 CSCD 北大核心 2018年第12期4107-4115,共9页
特征量选择是基于机器学习的电力系统暂态稳定评估的重要环节。针对现有特征量选择方法存在分类判据选择效果不佳和初始特征集构建不全面等问题,提出一种基于改进分类判据和考虑单机特征的特征量选择方法。首先以基于类内类间离散度的... 特征量选择是基于机器学习的电力系统暂态稳定评估的重要环节。针对现有特征量选择方法存在分类判据选择效果不佳和初始特征集构建不全面等问题,提出一种基于改进分类判据和考虑单机特征的特征量选择方法。首先以基于类内类间离散度的分类判据为基础,对类内类间离散度进行改进,同时基于信息熵提出特征熵的概念用于衡量低维特征组合中各特征量在初始特征集中的重要程度,进一步提出基于改进类内类间离散度和特征熵的分类判据;其次,利用系统特征和可表征临界机组特性的单机特征构建初始特征集,且为尽量避免所提特征量选择方法出现维数灾问题,提出用于特征量选择的Hadoop架构下分布式粒子群算法;最后,以EPRI-36节点系统和某实际系统为算例验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 特征量选择 分布式粒子群算法 HADOOP平台 分类判据
基于v-NPSVM的暂态稳定评估方法研究 预览
10
作者 应鸿 姜黎莉 +1 位作者 李鑫 林琳 《东北电力大学学报》 2018年第5期31-40,共10页
提出一种基于v—NPSVM(v—Non—Parallel Support Vector Machine,v—NPSVM)的电力系统暂态稳定评估方法,在NPSVM分类器中引入v值重构分类器,可继承NPSVM评估精度高和时间复杂度低的优势,同时有效量化电力系统稳定状态的稀疏程度... 提出一种基于v—NPSVM(v—Non—Parallel Support Vector Machine,v—NPSVM)的电力系统暂态稳定评估方法,在NPSVM分类器中引入v值重构分类器,可继承NPSVM评估精度高和时间复杂度低的优势,同时有效量化电力系统稳定状态的稀疏程度,解决不均衡稳定性分类问题.首先,采用系统指标和投影能量函数指标构建暂态稳定指标的原始特征集,通过最大相关最小冗余特征选择方法对暂态指标集进行特征压缩,寻找对电网暂态变化敏感度高的特征子集.然后,基于v—NPSVM思想将样本集分成稳定类与不稳定类,分别映射到高维空间,实现非线性暂态稳定评估问题的线性转化,寻找稳定类与不稳定类的最佳投影坐标轴,通过v值改变支持向量的占比,进而改善电力系统暂态的评估准确率.最后.以IEEE-145节点系统的仿真计算,验证了所提方法的有效性和准确性. 展开更多
关键词 v-NPSVM 广域测量系统 暂态稳定评估
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基于堆叠自动编码器的电力系统暂态稳定评估 被引量:6
11
作者 朱乔木 陈金富 +3 位作者 李弘毅 石东源 李银红 段献忠 《中国电机工程学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期2937-2946,共10页
将深度学习的思想和模型引入电力系统暂态稳定评估研究中,提出一种基于堆叠自动编码器的电力系统暂态稳定评估方法。该方法无需人工计算形成输入特征,直接面向底层量测数据,通过深层架构建立量测数据与稳定类别之间的非线性映射关系... 将深度学习的思想和模型引入电力系统暂态稳定评估研究中,提出一种基于堆叠自动编码器的电力系统暂态稳定评估方法。该方法无需人工计算形成输入特征,直接面向底层量测数据,通过深层架构建立量测数据与稳定类别之间的非线性映射关系。采用一种“预训练一参数微调”的两阶段学习方法,同时引入稀疏化技术和Dropout技术对模型参数进行优化。训练后的模型能够依靠深层结构挖掘数据的隐藏模式,提取出有利于暂态稳定评估的高阶特征。此外,该方法能够通过大量无标注样本的无监督训练提高模型泛化能力,从而大大缩减训练样本时域仿真耗时。新英格兰10机39节点系统上的仿真结果表明所提方法比常规浅层评估方法的评估性能更加优越。 展开更多
关键词 深度学习 电力系统 暂态稳定评估 堆叠自动编码器 底层量测数据
基于深度学习的电力系统故障后暂态稳定评估研究 被引量:12
12
作者 胡伟 郑乐 +3 位作者 闵勇 董昱 余锐 王磊 《电网技术》 CSCD 北大核心 2017年第10期3140-3146,共7页
暂态稳定故障后对系统的稳定性做出快速、准确的判断是确保电力系统安全稳定运行的关键和难点。针对传统暂态稳定评估方法难以同时满足快速性和准确性的特点,基于大数据技术提出了一种采用深度学习的暂态稳定评估方法。文章首先利用稳... 暂态稳定故障后对系统的稳定性做出快速、准确的判断是确保电力系统安全稳定运行的关键和难点。针对传统暂态稳定评估方法难以同时满足快速性和准确性的特点,基于大数据技术提出了一种采用深度学习的暂态稳定评估方法。文章首先利用稳定域及其边界解释了采用深度学习方法学习到的稳定规则的物理意义;然后利用深度置信网络将暂态数据由原始输入空间映射到二元可分的表达空间,大大降低了稳定评估的难度;最后,在某省级电力系统中验证算法的有效性。提出的算法可同时满足快速性和准确性,为故障后暂态稳定评估提供了新的解决思路。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 稳定 深度置信网络 深度学习 大数据技术
基于PSD—BPA的暂态稳定判别工具的设计与实现 预览
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作者 吴争 《安徽大学学报:自然科学版》 北大核心 2017年第4期69-76,共8页
随着广域测量技术在电力系统中的广泛应用,基于响应的暂态稳定控制技术成为安全稳定领域的研究热点.为拓展PSD-BPA软件的性能、推进基于响应的暂态稳定控制技术应用于实际电网,需要对PSD-BPA软件进行完善,并对暂稳技术的适用性和有... 随着广域测量技术在电力系统中的广泛应用,基于响应的暂态稳定控制技术成为安全稳定领域的研究热点.为拓展PSD-BPA软件的性能、推进基于响应的暂态稳定控制技术应用于实际电网,需要对PSD-BPA软件进行完善,并对暂稳技术的适用性和有效性进行分析.开发了基于PSD-BPA的暂态稳定判别工具,实现了多种基于响应的暂态稳定判别技术.实际电网故障案例分析结果表明开发的工具具有有效性,可提高安稳人员的工作效率. 展开更多
关键词 电力系统 广域响应 安全稳定分析 暂态稳定评估 时域仿真软件 PSDBPA
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基于支持向量机综合分类模型和关键样本集的电力系统暂态稳定评估 预览 被引量:5
14
作者 田芳 周孝信 于之虹 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2017年第22期1-8,共8页
为了提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类性能,提出了根据关键样本集构造的SVM综合分类模型进行电力系统暂态稳定评估的方法。给出了基于不同特征量的SVM综合分类模型的构建方法、关键样本集的产生方法以及基于综合分... 为了提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类性能,提出了根据关键样本集构造的SVM综合分类模型进行电力系统暂态稳定评估的方法。给出了基于不同特征量的SVM综合分类模型的构建方法、关键样本集的产生方法以及基于综合分类模型和关键样本集的SVM分类步骤。采用3机9节点典型算例和某省级电网算例进行分类效果分析。分析结果表明,所提出的基于SVM综合分类模型和关键样本集的方法,相较于传统SVM方法,大幅度减少了将不稳定样本判定为稳定的漏分类数,提高了SVM方法的实用性。所提出的基于关键样本集构造分类模型的思路对于其他数据挖掘方法也有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 支持向量机 综合分类模型 关键样本集 电力系统 暂态稳定评估
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基于投影能量函数和Pin-SVM的电力系统暂态稳定评估 预览 被引量:3
15
作者 陈厚合 王长江 +2 位作者 姜涛 李雪 李国庆 《电工技术学报》 CSCD 北大核心 2017年第11期67-76,共10页
提出一种基于Pin-SVM的电力系统暂态稳定评估方法。首先,采用系统指标(如平均机械功率、初始加速度和系统冲击等)和投影能量函数指标(如投影角速度、投影角加速度和投影动能PKE)构建暂态稳定指标的原始特征集,通过最大相关最小冗余... 提出一种基于Pin-SVM的电力系统暂态稳定评估方法。首先,采用系统指标(如平均机械功率、初始加速度和系统冲击等)和投影能量函数指标(如投影角速度、投影角加速度和投影动能PKE)构建暂态稳定指标的原始特征集,通过最大相关最小冗余特征选择方法对暂态指标集进行特征压缩,寻找对电网暂态变化敏感度高的特征子集;然后,基于Pin-SVM思想将特征子集映射到高维空间,实现非线性暂态稳定评估问题的线性转换,进而引入分位数改变系统稳定类与不稳定类之间的最近点位置,将暂态稳定分类问题转换为在Pin-SVM中寻找最优分位数距离问题,以减小边界干扰样本的影响,提高电力系统暂态评估方法的评估准确率和稳定性。最后,以IEEE-39节点系统、IEEE-145节点系统和某实际算例进行仿真计算,计算结果验证了该方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 投影能量函数 Pin-SVM 广域测量系统 暂态稳定评估
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基于静态信息的在线暂态稳定评估及预防控制 预览 被引量:3
16
作者 何楚瑶 管霖 +1 位作者 莫维科 陈亦平 《广东电力》 2017年第9期57-62,共6页
针对目前暂态稳定评估与预防控制的在线实用性和快速性不足等问题,提出了-种基于静态信息的在线 暂态稳定评估及预防控制方法.首先,利用大量的预想事故时域仿真样本建立电网运行方式、拓扑结构等静态 信息与暂态稳定水平的关系,采用最... 针对目前暂态稳定评估与预防控制的在线实用性和快速性不足等问题,提出了-种基于静态信息的在线 暂态稳定评估及预防控制方法.首先,利用大量的预想事故时域仿真样本建立电网运行方式、拓扑结构等静态 信息与暂态稳定水平的关系,采用最短路的主导失稳机群辨识方法来识别电网暂态失稳模式和划分机群,并基 于主导失稳机群和网络拓扑选取暂态稳定评估特征量;然后,推证出临界切除时间( critical cut tine,C C T ) 与主 导失稳机群有功出力的近似线性关系,通过调整在 CCT 的主导失稳机群有功出力至足够大,从而规避电网失稳 风险;最后,通过 IEEE 10机 39 节点系统和南方电网系统仿真,验证了该方法的合理性和有效性. 展开更多
关键词 暂态稳定评估 预防控制 模式匹配 主导失稳机群 电网拓扑
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基于转子角轨迹簇特征的电力系统暂态稳定评估 被引量:3
17
作者 周艳真 吴俊勇 +3 位作者 于之虹 冀鲁豫 严剑峰 郝亮亮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1482-1487,共6页
机器学习技术已被广泛应用于暂态稳定分析领域。在基于机器学习的暂稳评估中,如何兼顾输入特征信息量的多少和整体计算效率,一直是需要解决的问题。为此提出一种基于转子角轨迹簇特征、由线性支持向量机(linear support vector machine... 机器学习技术已被广泛应用于暂态稳定分析领域。在基于机器学习的暂稳评估中,如何兼顾输入特征信息量的多少和整体计算效率,一直是需要解决的问题。为此提出一种基于转子角轨迹簇特征、由线性支持向量机(linear support vector machine,LSVM)和决策树(decision tree,DT)构成的组合式暂稳评估方法。首先,构建转子角轨迹簇整体特征的时间序列作为暂稳评估的输入向量,考虑到输入特征的时间维度,先通过LSVM对每个时序特征进行降维映射,再将降维后的结果输入至DT中,形成暂稳预测和稳定程度评估模型,并采用boosting技术进一步提高评估模型的准确性。对新英格兰10机39节点系统进行算例分析验证了方法的有效性,所提出的轨迹簇特征和组合算法具有较高的精度和计算效率,能较准确地指示系统的稳定程度,且对未知运行工况具有一定的泛化能力。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 转子角轨迹 支持向量机 决策树 机器学习
基于广域测量信息和支持向量机的暂态稳定评估 预览
18
作者 魏俊红 何晓洋 张艳军 《机电信息》 2016年第15期161-161,164共2页
针对现有基于人工智能的暂态稳定评估(TSA)方法所存在的训练时间长、分类正确率低等不足,提出一种基于广域测量信息和支持向量机(SVM)的TSA方法。首先,合理选取一组有代表性的系统特征作为输入特征;然后,构建一种基于SVM的TSA模型,... 针对现有基于人工智能的暂态稳定评估(TSA)方法所存在的训练时间长、分类正确率低等不足,提出一种基于广域测量信息和支持向量机(SVM)的TSA方法。首先,合理选取一组有代表性的系统特征作为输入特征;然后,构建一种基于SVM的TSA模型,并采用网格搜索结合交叉验证的方法选取模型参数;最后,以IEEE 39节点系统为例进行仿真验证。算例结果表明,相对于人工神经网络、决策树等传统方法,该方法具有训练速度快、泛化能力强等优点。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 广域测量信息 支持向量机 模式识别
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基于多支持向量机综合的电力系统暂态稳定评估 被引量:22
19
作者 戴远航 陈磊 +2 位作者 张玮灵 闵勇 李文锋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1173-1180,共8页
目前,利用数据挖掘方法进行电力系统暂态稳定评估的研究,对结果中不稳定样本被误判为稳定样本的情况重视不足,不符合电网运行对安全性的要求。针对该问题,文中提出了安全域概念下基于多支持向量机综合的电力系统暂态稳定评估方法。... 目前,利用数据挖掘方法进行电力系统暂态稳定评估的研究,对结果中不稳定样本被误判为稳定样本的情况重视不足,不符合电网运行对安全性的要求。针对该问题,文中提出了安全域概念下基于多支持向量机综合的电力系统暂态稳定评估方法。该方法首先利用网格法对支持向量机进行参数寻优,然后选取分类准确率高的若干组支持向量机参数,在这些参数下训练支持向量机,最后对训练得到的支持向量机进行综合,实现电力系统暂态稳定评估。对仿真系统的分析表明,文中提出的方法能够充分利用不同参数的支持向量机提供的有用信息,大量减少“误判稳定”样本的个数,可以对应用数据挖掘理论进行电力系统暂态稳定评估的实际应用提供有益的参考。 展开更多
关键词 电力系统 数据挖掘 暂态稳定评估 支持向量机
极限学习机和遗传算法在暂态稳定评估特征选择中的应用 预览
20
作者 卢锦玲 於慧敏 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第12期103-108,共6页
特征选择和空间降维是电力系统暂态稳定评估中的关键步骤。针对国内外现有文献所提方法中存在的效率低、分解子集操作结果不理想等问题,提出了基于极限学习机和遗传算法的输入特征选择方法。首先运用遗传算法实现特征选择,再输入优选... 特征选择和空间降维是电力系统暂态稳定评估中的关键步骤。针对国内外现有文献所提方法中存在的效率低、分解子集操作结果不理想等问题,提出了基于极限学习机和遗传算法的输入特征选择方法。首先运用遗传算法实现特征选择,再输入优选后的子集,利用极限学习机构造分类器加以稳定性评判。其中,适应度函数考虑了两个要素:一是所选特征子集应对分类结果起到较为重要的作用;二是用作输入的特征项尽可能精简。在英格兰10机39节点系统中进行仿真计算,结果表明,进行特征选择后分类效果优于未进行特征选择情况,与其他文献所选的特征子集相比,该方法所选特征子集的分类准确率更高,证明了其有效性和优越性。 展开更多
关键词 电力系统 暂态稳定评估 特征选择 遗传算法 极限学习机
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