电力系统保护与控制
電力繫統保護與控製
전력계통보호여공제
POWER SYSTM PROTECTION AND CONTROL
2012年
8期
73-77,94
,共6页
电力系统%暂态稳定域%CCT%LS-SVM%遗传算法
電力繫統%暫態穩定域%CCT%LS-SVM%遺傳算法
전력계통%잠태은정역%CCT%LS-SVM%유전산법
针对电力系统暂态稳定域无法准确获取的问题,提出将最小二乘支持向量机映射高维空间中的点到分界超平面的距离作为稳定裕度,积分持续故障轨线直到该稳定裕度为0时的时间作为临界切除时间,并且将故障模式进行分类,通过最小二乘支持向量机分类器对故障模式进行识别.针对传统遗传算法收敛速度慢的问题,采用改进的遗传算法进行参数优化,以提高其识别率及运算速度.仿真结果表明,该方法可以有效地对故障系统临界切除时间进行估计,误差在允许范围内,并能准确判断故障模式.
針對電力繫統暫態穩定域無法準確穫取的問題,提齣將最小二乘支持嚮量機映射高維空間中的點到分界超平麵的距離作為穩定裕度,積分持續故障軌線直到該穩定裕度為0時的時間作為臨界切除時間,併且將故障模式進行分類,通過最小二乘支持嚮量機分類器對故障模式進行識彆.針對傳統遺傳算法收斂速度慢的問題,採用改進的遺傳算法進行參數優化,以提高其識彆率及運算速度.倣真結果錶明,該方法可以有效地對故障繫統臨界切除時間進行估計,誤差在允許範圍內,併能準確判斷故障模式.
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