基于转子角轨迹簇特征的电力系统暂态稳定评估

发布时间：2017-09-09 17:53

  本文关键词：基于转子角轨迹簇特征的电力系统暂态稳定评估

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【摘要】：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。
【作者单位】： 北京交通大学电气工程学院;中国电力科学研究院;
【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
【基金】：国家电网公司科技项目资助(XT71-15-001) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(E14JB00120)~~
【分类号】：TM712
【正文快照】： 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。0引言暂态稳定破坏是电力系统发

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本文编号：821907