电力系统保护与控制
電力繫統保護與控製
전력계통보호여공제
POWER SYSTM PROTECTION AND CONTROL
2011年
6期
12-16,23
,共6页
叶圣永%王晓茹%刘志刚%钱清泉
葉聖永%王曉茹%劉誌剛%錢清泉
협골영%왕효여%류지강%전청천
暂态稳定评估%朴素贝叶斯%支持向量机%决策树%K最近邻法%Stacking算法
暫態穩定評估%樸素貝葉斯%支持嚮量機%決策樹%K最近鄰法%Stacking算法
잠태은정평고%박소패협사%지지향량궤%결책수%K최근린법%Stacking산법
为提高电力系统暂态稳定评估单个模型的准确率,研究了基于元学习策略的暂态稳定评估问题,提出了支持向量机、决策树、朴素贝叶斯和K最近邻法作为基学习算法,线性回归为元学习算法的Stacking评估模型.该模型将上述基学习算法的概率榆出作为新训练数据的输入特征,同时保留原始的类标识.线性回归算法在新训练集上学习得到最终暂态稳定评估结果.新英格兰39节点测试系统和IEEE50机测试系统上仿真实现了该模型,仿真结果证明所提模型比单个模型的评估性能更好,为电力系统暂态稳定评估提供了新的思路.
為提高電力繫統暫態穩定評估單箇模型的準確率,研究瞭基于元學習策略的暫態穩定評估問題,提齣瞭支持嚮量機、決策樹、樸素貝葉斯和K最近鄰法作為基學習算法,線性迴歸為元學習算法的Stacking評估模型.該模型將上述基學習算法的概率榆齣作為新訓練數據的輸入特徵,同時保留原始的類標識.線性迴歸算法在新訓練集上學習得到最終暫態穩定評估結果.新英格蘭39節點測試繫統和IEEE50機測試繫統上倣真實現瞭該模型,倣真結果證明所提模型比單箇模型的評估性能更好,為電力繫統暫態穩定評估提供瞭新的思路.
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