基于分类回归树算法的在线静态电压稳定裕度评估

• 作者: 丁长新 孟祥飞 张沛 李伟杰 王雨薇
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电压稳定 分类回归树算法 数据挖掘 模态分析 相关系数
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 93-100
• 页数: 8页
• 分类号: TM712
• 字数: 6992字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19635/j.cnki.csu-epsa.000218

摘要

随着电力负荷的不断增加,电压稳定问题日益凸显;为防止电压失稳,电网运行人员迫切需要了解电网当前的运行状态.提出运用分类回归树算法构建决策树模型,对静态电压稳定裕度进行在线评估.首先根据PV曲线分析和电压稳定裕度计算获得决策树训练样本集;然后通过模态分析和相关系数分析降低属性集的维度,确定训练决策树的输入属性;最后利用离线数据,运用决策树分类回归树算法训练出在线电压稳定裕度的评估规则.以某省实际电网为例对所提方法进行验证,其决策规则具有较高的准确性,能够实时地评估电网运行状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张沛	北京交通大学电气工程学院	21	154	4.0	12.0
2	孟祥飞	北京交通大学电气工程学院	2	7	2.0	2.0
3	李伟杰	北京交通大学电气工程学院	4	5	1.0	2.0
4	丁长新	北京交通大学电气工程学院	1	3	1.0	1.0
5	王雨薇		1	3	1.0	1.0