New Method for Power System Dynamic Stability Analysis Based on a Novel Unsupervised Clustering Algorithm

机译：基于新型无监督聚类算法的电力系统动态稳定性分析新方法

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A new method for power system dynamic stability assessment (DSA) is proposed in this paper. The approach is applied the unsupervised concept to clustering the training set and only used the power system steady state quantities. In this technique, the clustering strategy is adaptive to different data shapes, which utilizes residual value index to objectively estimate whether a subspace contains data structure information and the hierarchical process can guarantee our algorithm effective for data set with different figures. The cluster representation is only dependent on external samples, thus can be easily stored and used to build a classification algorithm. Besides, our method accepts new training samples conveniently by only analyzing those new sample points on the base of the obtained clustering results. Application results on power system DSA problem show its merits as an unsupervised clustering algorithm and thus can be treated as a tool for DSA.

机译：提出了一种新的电力系统动态稳定性评估方法。该方法将无监督概念应用于训练集的聚类，仅使用电力系统稳态量。在这种技术中，聚类策略适应于不同的数据形状，它利用残值索引来客观地估计子空间是否包含数据结构信息，并且分层过程可以保证我们的算法对不同数字的数据集有效。聚类表示仅取决于外部样本，因此可以轻松存储并用于构建分类算法。此外，我们的方法仅通过在获得的聚类结果的基础上分析那些新的样本点，便可以方便地接受新的训练样本。电力系统DSA问题的应用结果表明，该算法具有无监督聚类算法的优点，可以作为DSA的一种工具。

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来源
《Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference;APPEEC 2009》|2009年|1-4|共4页
会议地点 Wuhan(CN);Wuhan(CN)
作者
Guan Lin; Wang Tongwen; Zhang Yao;
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作者单位

Coll. of Electr. Power South China Univ. of Technol. Guangzhou;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
pattern clustering; power engineering computing; power system dynamic stability; unsupervised learning; power system dynamic stability analysis; power system steady state quantity; unsupervised clustering algorithm;

机译：模式聚类；动力工程计算；电力系统动态稳定性无监督学习；电力系统动态稳定性分析；电力系统稳态量；无监督聚类算法;

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