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管霖;郑传材;王律;章小强;王同文 《华南理工大学学报(自然科学版)》2010,38(3)
输入特征选择与评估模型解释是基于人工智能(AI)的电力系统暂态稳定评估(TSA)方法研究的关键点。本文采用数据驱动的特征选择和规则提取算法,通过仿真实例客观的评估关键特征,并提取稳定判别规则。在特征选择中采用聚类分析算法评价特征的性能,采用遗传算法进行特征组合优化。应用基于关联规则的分类器构造算法,客观地生成暂态稳定评估规则。通过在10机39节点系统和3机9节点系统中的应用结果对比分析,在53维候选特征中得出了相对通用的暂态稳定评估关键特征集。研究结果同时表明,针对不同规模的电网,基于动态特征的稳定判别规则整体上具有明显的规律性和一致性。同时随着系统规模的扩大,在分类边界附近的稳定判别表现出一定的复杂性和特异性。 相似文献
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关键输入特征选择与评估模型是基于人工智能(AI)的电力系统暂态稳定评估方法研究的关键点.文中采用数据驱动的特征选择和规则提取算法,通过仿真实例评估关键特征,并提取稳定判别规则.在特征选择中采用基于遗传算法的k阶近邻法(GA-knn)评价特征的性能;在规则提取中,采用关联规则的分类器构造算法,生成暂态稳定评估规则.通过对10机39节点系统和3机9节点系统中应用结果的对比分析,在53维候选特征中得出了相对通用的暂态稳定评估关键特征,并得到不同网架结构中稳定评判规则表现出的适用性和在稳定边界上的特异性. 相似文献
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