基于自适应神经网络的电网稳定性预测

• 作者: 李灿 田秀霞 赵波
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电网稳定性 支持向量机 决策树 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 新兴应用中的计算机智能
• 页码范围: 133-142
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 6111字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.05.011

摘要

电网安全稳定是电力企业乃至整个社会改革、发展、稳定的基础.随着电网结构复杂度的增加,更需要电网安全和稳定地运行,这是保证国民经济快速良好发展的重要要求.基于机器学习方法,提出了一种优化神经网络的电网稳定性预测模型,并和经典机器学习方法进行了横向对比.通过UCI 2018年电网稳定性仿真数据集的实验分析,结果表明,所提出的方法可以达到更高的预测准确率,同时也为电力大数据的研究提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田秀霞	上海电力大学计算机科学与技术学院	45	454	9.0	21.0
2	赵波	上海电力大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
3	李灿	上海电力大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0