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转子角轨迹簇的电力系统暂态稳定评估
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2018-02-11
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机器学习技术己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 machlne，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。
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