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

论文摘要

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。

论文目录

• 0 引言
• 1 PTSVM的基本原理
• 2 基于RPTSVM的暂态稳定评估
•   2.1 构建电力系统样本集
•   2.2 训练基于RPTSVM的暂态稳定评估模型
•   2.3 电力系统暂态稳定评估
•   2.4 暂态稳定评估流程
• 3 算例分析
•   3.1 IEEE-145测试系统
•     3.1.1 原始样本集构造
•     3.1.2 暂态稳定评估性能分析
•   3.2 南方电网算例
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 姜涛,王长江,陈厚合,李国庆,葛维春

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

来源: 电力系统自动化 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业

单位: 东北电力大学电气工程学院,国网辽宁省电力有限公司

基金: 国家自然科学基金资助项目(51607033),国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900903)~~

分类号: TM712

页码: 141-151

总页数: 11

文件大小: 2203K

下载量: 317