基于差分进化极限学习机的电力系统暂态稳定评估方法

李向伟; 刘思言; 高昆仑

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基于差分进化极限学习机的电力系统暂态稳定评估方法

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cqvip:电力系统暂态稳定性的破坏可以对电力系统的安全稳定运行产生严重冲击,准确、快速地暂稳评估方法能够提高电力系统的安全防御能力。极限学习机由于其速度快、泛化性能好被应用到电力系统暂态稳定评估中。为了提高极限学习机的评估性能,利用基于差分进化算法的优化方法和序列浮动后向特征选择算法对极限学习机暂态稳定评估性能进行提升。首先对输入特征通过主元分析降维并利用序列浮动后向算法进行特征选择,再将最优特征集输入差分进化极限学习机进行暂态稳定评估,最后在新英格兰10机39节点系统中进行验证分析,结果表明,所提模型与其他极限学习机模型相比,大大提升了其在暂态稳定分类评估中的性能。

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来源
《科学技术与工程》 |2020年第1期|213-217|共5页
作者
李向伟; 刘思言; 高昆仑;
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作者单位

华北电力大学电气与电子工程学院北京 102206;

全球能源互联网研究院北京 102209;

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正文语种 chi
中图分类电力系统稳定;
关键词
极限学习机; 差分进化算法; 序列浮动后向特征选择; 暂态稳定评估;

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