用于暂态稳定评估的人工神经网络输入空间压缩方法

• 作者: 张琦 曹绍杰 韩祯祥 顾雪平
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 暂态稳定评估 神经网络 粗糙集 决策表
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 32-35,39
• 页数: 5页
• 分类号: TM712|TP18
• 字数: 4187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2001.02.008

摘要

应用粗糙集理论中的决策表化简技术，提出了一种压缩人工神经网络(ANN)输入空间的方法，改善了ANN用于电力系统暂态稳定评估(TSA)时面临的数据训练瓶颈问题。由于训练样本是连续性的数据，采取了3种离散化方法：等频法、等距法和最大熵法。用10机39节点的新英格兰系统测试了该数据压缩方法的有效性。ANN初始输入变量为11个，利用粗糙集化简方法抽取出6个关键特征变量，样本集压缩了45.5%，而ANN稳定分类器的判别效果并没有因此受到影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾雪平	华北电力大学电力工程系	168	3698	36.0	55.0
2	张琦	浙江大学电气工程学院	31	1076	10.0	31.0
3	韩祯祥	浙江大学电气工程学院	99	7296	48.0	85.0
4	曹绍杰	香港城市大学智能设计、自动化及制造研究中心	11	289	7.0	11.0