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基于代价敏感极端学习机的电力系统暂态稳定评估方法

2016-08-25 17:42来源:电力自动化设备作者:电力自动化设备关键词:电力系统电力系统稳定智能电网研究收藏点赞

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4算例分析

新英格兰39节点系统的仿真结果如下表所示。

IEEE145节点系统仿真结果如下表所示。

4种评估模型的时间复杂度对比如下表所示。

5结论

a.随着误分类代价λFU的增大,不稳定样本的漏报率不断减少,直至为0,满足暂态稳定评估的可靠性要求;

b.通过与传统模式识别方法(SVM、DT和ELM)进行对比,CELM能在保证暂态稳定评估的漏报率为0的前提下维持较低的误报率,而且其评估结果的全局准确率和综合测度指标方面优于传统的3种方法,因此在工程应用方面CELM更具优势;

c.CELM的时间复杂度很低,不仅能满足暂态稳定的在线评估要求,还有利于动态跟踪系统运行状态的变化,提高评估模型的自适应能力。

作者简介

陈振,四川大学博士研究生,他的研究方向为电力系统稳定与控制;

肖先勇,四川大学教授、博士研究生导师,他长期从事电能质量、智能电网研究

投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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