基于正则化贪心森林的多维频率指标智能化预测方法

• 作者: 文云峰 李婷 汪荣华 胥威汀 苟竞 赵荣臻 黄明增
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 频率 惯性 智能化预测 正则化贪心森林 网格搜索法
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 124-131
• 页数: 8页
• 分类号: TM71
• 字数: 6973字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12204/j.issn.1000-7229.2020.09.014

摘要

为实现海量预想故障下电力系统频率响应性能的快速和精确感知,文章提出了一种基于正则化贪心森林(regularized greedy forests,RGF)的多维频率指标智能化预测方法.该方法采用RGF建立特征输入与多维频率指标之间的非线性映射关系,通过对全局参数进行优化,并引入3种正则化机制,使所构建的机器学习模型能够有效表征复杂函数,防止过拟合.为保证预测算法的性能,通过网格搜索遍历参数组合,以确定所构建RGF模型的最佳参数.在改进的IEEE RTS-79系统上开展了算例测试,与时域仿真、随机森林和梯度提升方法所得结果进行比较,验证了所提方法的准确性、快速性以及良好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胥威汀	国网四川省电力公司经济技术研究院	21	140	7.0	11.0
2	李婷	国网四川省电力公司经济技术研究院	11	50	3.0	7.0
3	苟竞	国网四川省电力公司经济技术研究院	10	72	4.0	8.0
4	汪荣华	国网四川省电力公司经济技术研究院	3	0	0.0	0.0
5	文云峰	湖南大学电气与信息工程学院	5	10	2.0	3.0
6	黄明增	湖南大学电气与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
7	赵荣臻		1	0	0.0	0.0