基于正则化投影孪生支持向量机的电力系统暂态稳定评估

• 作者: 姜涛 李国庆 王长江 葛维春 陈厚合
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 暂态稳定评估 投影孪生支持向量机 遗传算法 广域量测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用专辑
• 页码范围: 141-148
• 页数: 8页
• 字数: 6777字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20180601005

摘要

提出一种基于正则化投影孪生支持向量机的暂态稳定评估方法.将基于传统支持向量机进行暂态稳定评估的高维二项式优化问题转化为两个低维二项式优化问题, 并在投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则项来改善评估稳定性.首先, 构建由系统特征和投影能量函数特征组成的初始样本集, 通过特征选择对初始特征进行压缩, 获取可有效表征暂态稳定性的最优特征集.然后, 基于正则化投影孪生支持向量机的思想将暂态稳定状态分成稳定类与不稳定类, 寻找各稳定状态的最佳投影坐标轴, 使稳定类投影到稳定类投影超平面上后尽可能地聚成簇, 而不稳定类投影到稳定类投影超平面上后尽可能远离稳定类聚成的簇, 降低暂态稳定评估的计算时间, 同时借助遗传算法进行参数选择以提高准确率.最后, 通过IEEE-145和南方电网算例的仿真分析, 验证了所提方法的有效性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜涛	东北电力大学电气工程学院	37	139	8.0	11.0
2	李国庆	东北电力大学电气工程学院	205	2486	26.0	41.0
3	陈厚合	东北电力大学电气工程学院	58	503	13.0	21.0
4	葛维春		48	104	6.0	8.0
5	王长江	东北电力大学电气工程学院	9	29	2.0	5.0