基于支持向量机的暂态稳定评估双阶段特征选择

• 作者: 刘志刚 叶圣永 王晓茹 钱清泉
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 暂态稳定评估 机器学习 支持向量机 递归特征选择 包装法 主成分分析法
• 年，卷（期）: 2010,（31）
• 页码范围: 28-34
• 页数: 7页
• 分类号: TM74
• 语种: 中文

摘要

针对电力系统暂态稳定评估的高维性,在构造一组与系统规模无关的原始特征集基础上,提出一种支持向量机双阶段特征选择方法.第1阶段以支持向量机递归特征选择法对原始特征集进行排序.消去对分类不重要的特征,得到一组降维的特征集;第2阶段以径向基核支持向量机为分类器的包装法,用最佳优先搜索算法得到一组近似最优特征子集.最后,在新英格兰39节点和IEEE 50机测试系统上,对原始特征集使用所提的特征选择方法,仿真结果证明所提方法的有效性.同时,采用支持向量机双阶段特征选择法得到的特征子集对其他暂态稳定评估模型同样有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志刚		198	3421	30.0	45.0
2	钱清泉		169	4754	36.0	63.0
3	王晓茹		148	2979	30.0	46.0
4	叶圣永		7	83	3.0	7.0