电工技术学报
電工技術學報
전공기술학보
Transactions of China Electrotechnical Society
2015年
14期
412-418
,共7页
李扬%李国庆%顾雪平%张艳军%韩子娇
李颺%李國慶%顧雪平%張豔軍%韓子嬌
리양%리국경%고설평%장염군%한자교
暂态稳定评估%极限学习机%在线学习%集成学习%广域测量系统
暫態穩定評估%極限學習機%在線學習%集成學習%廣域測量繫統
잠태은정평고%겁한학습궤%재선학습%집성학습%엄역측량계통
Transient stability assessment%extreme learning machine%online learning%ensemble learning%wide-area measurement systems
针对现有基于模式识别的暂态评估方法无法在线学习的不足,本文研究了一种基于集成在线序贯极限学习机(OS-ELM)的暂态稳定评估方法.首先,使用基于增量式学习的OS-ELM作为弱分类器,然后采用在线Boosting算法进行集成进一步提高评估模型的稳定性和泛化能力,实现评估模型的在线更新.基于新英格兰39节点系统的算例结果验证了所提方法的有效性.
針對現有基于模式識彆的暫態評估方法無法在線學習的不足,本文研究瞭一種基于集成在線序貫極限學習機(OS-ELM)的暫態穩定評估方法.首先,使用基于增量式學習的OS-ELM作為弱分類器,然後採用在線Boosting算法進行集成進一步提高評估模型的穩定性和汎化能力,實現評估模型的在線更新.基于新英格蘭39節點繫統的算例結果驗證瞭所提方法的有效性.
침대현유기우모식식별적잠태평고방법무법재선학습적불족,본문연구료일충기우집성재선서관겁한학습궤(OS-ELM)적잠태은정평고방법.수선,사용기우증량식학습적OS-ELM작위약분류기,연후채용재선Boosting산법진행집성진일보제고평고모형적은정성화범화능력,실현평고모형적재선경신.기우신영격란39절점계통적산례결과험증료소제방법적유효성.
