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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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国网智能电网研究院有限公司2023年度采购批次安排[国网智能电网研究院有限公司]2023-01-29
据中国移动研究院消息,10月21日,中国移动研究院与国网智能电网研究院举行了战略合作框架协议云签约仪式,中国移动研究院院长黄宇红、副院长丁海煜,国网智能电网研究院副院长高昆仑及相关嘉宾出席了本次会议。围绕信息网和能源网融合创新,双方开展了深入交流并达成一致:一是信息网可帮助能源网实现
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