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基于支持向量机的电力系统暂态稳定评估研究

盛琪  
【摘要】:电力系统暂态稳定评估(TSA)是关系到电力系统安全稳定运行的重要问题。论文结合模糊理论和集成学习对TSA问题进行了研究,主要研究内容如下:以IEEE 10机39节点新英格兰系统作为仿真对象,采用电力系统BPA软件进行暂态稳定仿真,构建用于评估的原始样本集;采用SVM算法进行暂态稳定评估,设计具体的算法流程。论文引入ROC曲线作为SVM训练参数选择的一种方法,并且引入更多的评估指标,更具说服力;针对SVM本身存在的训练缺陷,即对于样本的一视同仁,论文提出在SVM中加入模糊隶属度,形成模糊支持向量机(FSVM)进行TSA。在仿真过程中,采用K最近邻方法(K-NN)用于构建模糊隶属度,C++编程实现TSA。仿真结果显示,该方法在评估正确率上比SVM有了一定的提高;针对单一SVM的缺陷,论文提出采用AdaBoost算法,用于集成SVM学习。仿真得出评估结果,即该方法比上述任何一种方法都有更高的评估可靠性;论文对上述方法进行比较,证实论文提出的改进方法是有效的。


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