电网静态安全的自适应性超实时预测

• 作者: 刘俊勇 田立峰 黄媛
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应 超实时 静态安全 模式识别 预测
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 分析与研究
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: TM732|TM734
• 字数: 5456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6047.2010.04.004

摘要

研究在智能电网下电力系统在线静态安全分析所面临的问题,提出了一种具有自适应性的超实时预测方法.利用电力系统静态安全分析的精确计算与人工智能方法的有机结合,将传统的样本库分成静态样本库和动态样本库,利用分类误差编辑修改动态样本库,以解决系统的自适应性问题;采用蚁群算法做特征提取,缩小系统规模,解决超实时计算的问题.该方法提高了特征量对网络结构、运行状态、数据误差等在线静态安全分析的适应能力,具有计算速度快、鲁棒性强、自适应强、模型通用性强等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘俊勇	四川大学电气信息学院	423	6701	41.0	61.0
3	黄媛	四川大学电气信息学院	36	163	8.0	11.0
5	田立峰	四川大学电气信息学院	6	94	5.0	6.0