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随着电力系统规模的不断增大,其动态特性愈加复杂,鲁棒性、复杂性与安全性之间的矛盾也越来越突出,对系统安全稳定评估提出了更高要求。
在此课题背景下,今天小编为您介绍四川大学肖先勇教授研究团队的文章《基于代价敏感极端学习机的电力系统暂态稳定评估方法》。
本文以现有机端学习机(ELM)为基础,引入误分类代价的概念,研究稳定样本与不稳定样本误分类代价的差异,建立误分类代价矩阵,以误分类代价最小为目标,提出一种暂态稳定代价敏感极端学习机(CELM)评估方法,并对暂态稳定分类性能测度指标进行了研究。在新英格兰39节点系统和IEEE145节点系统上对所提方法进行仿真验证,结果表明,该方法不仅能满足漏报率为0的要求,还能使稳定样本的误报率维持在较低的水平,保证了评估结果的可靠性,能更好地满足工程应用需求。
1误分类代价及其定量刻画方法
在电力系统暂态稳定分类过程中,稳定样本和不稳定样本的误分类所造成的代价明显不同,这种类间误分类代价的差异性可通过误分类代价矩阵定量刻画。一般地,暂态稳定分类的代价混淆矩阵如下表所示。
暂态稳定分类代价混淆矩阵
定义暂态稳定分类的误分类代价矩阵C为N阶对角矩阵,其中N为研究的样本数。对于矩阵C对角线上的任意元素cii,若i对应的样本为稳定样本,则令cii=λFS=1;若i对应的样本为不稳定样本,则令cii=λFU。
2CELM及其优化模型
CELM的优化模型如下:
对上述优化模型引入拉格朗日乘子矢量α,得到拉格朗日函数:
上式的KKT一阶最优条件如下:
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