北极星

搜索历史清空

  • 水处理
您的位置:电力电力新闻输配电电网建设技术正文

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

投稿

我要投稿

3暂态稳定评估指标与算法

输入特征集的选取是影响分类效果的重要因素。特征的具体描述如下表所示。

输入特征集本文在重点关注不稳定样本分类性能的前提下,引入全局准确率指标、漏报率指标、误报率指标和不稳定样本分类性能的综合测度指标(以下简称综合测度指标)来量化暂态稳定的分类效果。

基于本文所提的CELM进行暂态稳定评估时,具体的算法流程如下:

a.随机设置系统的初始运行状态和故障条件,利用时域仿真得到的受扰轨迹模拟系统中PMU的实测轨迹;

b.基于仿真获得的系统受扰轨迹,通过简单计算得到系统在不同时刻的动态特征,并将其与系统受扰后的稳定状态共同构成所要研究的样本;

c.待样本集收集完毕,对所得样本集进行数据预处理,并将预处理后的样本集按一定比例随机分为训练集和测试集;

d.给定误分类代价矩阵,首先通过交叉验证和网格搜索确定CELM的隐含层节点数和正则系数,然后利用训练集训练CELM,得到输出层的权值向量;

e.利用训练完毕的CELM对测试集进行分类测试,得到对应给定误分类代价矩阵的评估结果;

f.保持训练集和测试集不变,改变误分类代价矩阵中不稳定样本误分类代价λFU的值,重复步骤d、e,得到不同的误分类代价矩阵对暂态稳定评估性能的影响。

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

特别声明:北极星转载其他网站内容,出于传递更多信息而非盈利之目的,同时并不代表赞成其观点或证实其描述,内容仅供参考。版权归原作者所有,若有侵权,请联系我们删除。

凡来源注明北极星*网的内容为北极星原创,转载需获授权。

电力系统查看更多>电力系统稳定查看更多>智能电网研究查看更多>