基于支持向量机的电力系统暂态稳定分类研究

• 作者: 刘艳芳 顾雪平
• 来源期刊: 华北电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 人工神经网络 暂态稳定 模式分类 电力系统
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 电力工程
• 页码范围: 26-29,55
• 页数: 5页
• 分类号: TM712|TP18
• 字数: 4738字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2691.2004.03.006

摘要

研究了支持向量机在电力系统暂态稳定评估中的应用,设计了一个新的支持向量机分类器用于暂态稳定分类.基于支持向量机分类器的输出,把样本划分为3类:稳定类,不稳定类和边界区样本,减少了误分类,提高了暂态稳定评估结果的可靠性.在新英格兰10机39节点系统中的仿真结果验证了该分类器的分类效果.同时,将分类结果与传统BP算法的结果进行了比较,对模型参数对输出结果的影响和本方法的适用范围进行了分析.

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	华北电力大学电气工程学院	168	3698	36.0	55.0
2	刘艳芳	华北电力大学电气工程学院	3	60	3.0	3.0