基于广域时序数据挖掘策略的暂态电压稳定评估

• 作者: 朱利鹏 汪际锋 苏寅生 陆超 黄河
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据分析 时间序列 shapelet 决策树 错分代价
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 能源互联网
• 页码范围: 180-185
• 页数: 6页
• 分类号: TM712
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2016.01.024

摘要

在能源互联网背景下,大数据分析方法可为电力系统中一些传统难题提供新的解决思路.在基于大数据的暂态电压稳定评估中,针对动态变化趋势和特征难以准确捕获的问题,引入时间序列shapelet方法,从故障后PMU量测得到的动态序列中进行可靠的时序特征提取.通过融入错分代价的决策树算法,调整稳定/失稳样本的权重,使评估模型尽可能降低对失稳案例漏判的概率.Nordic系统算例对整体评估方案的测试表明,分类评估模型在保证高分类性能的同时,还可提供良好的可解释性,为特定系统失稳规律认知和在线监控提供进一步指导.