基于广域测量信息和支持向量机的暂态稳定评估

• 作者: 何晓洋 张艳军 魏俊红
• 来源期刊: 机电信息
• 关键词: 暂态稳定评估 广域测量信息 支持向量机 模式识别
• 年，卷（期）: 2016,（15）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 161,164
• 页数: 2页
• 字数: 1071字
• 语种: 中文

摘要

针对现有基于人工智能的暂态稳定评估(TSA)方法所存在的训练时间长、分类正确率低等不足,提出一种基于广域测量信息和支持向量机(SVM)的TSA方法.首先,合理选取一组有代表性的系统特征作为输入特征;然后,构建一种基于SVM的TSA模型,并采用网格搜索结合交叉验证的方法选取模型参数;最后,以IEEE 39节点系统为例进行仿真验证.算例结果表明,相对于人工神经网络、决策树等传统方法,该方法具有训练速度快、泛化能力强等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艳军		9	89	5.0	9.0
2	何晓洋		2	15	1.0	2.0
3	魏俊红		3	1	1.0	1.0