【摘 要】
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随着我国互联电网的逐渐形成,对电网安全稳定运行的要求更加严格,寻找能够快速、准确评估系统暂态稳定性的方法具有重要意义。随着人工智能的逐渐发展,机器学习成为评估暂态稳定的很有前途的方法。机器学习的观点认为暂态稳定预测是一个模式识别问题,系统的暂态稳定性和描述系统运行状态的特征量之间具有某种映射关系,通过机器学习可以获得这种函数关系。WAMS是基于同步相量测量及现代通信技术,对地域广阔的电力系统运行状
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随着我国互联电网的逐渐形成,对电网安全稳定运行的要求更加严格,寻找能够快速、准确评估系统暂态稳定性的方法具有重要意义。随着人工智能的逐渐发展,机器学习成为评估暂态稳定的很有前途的方法。机器学习的观点认为暂态稳定预测是一个模式识别问题,系统的暂态稳定性和描述系统运行状态的特征量之间具有某种映射关系,通过机器学习可以获得这种函数关系。WAMS是基于同步相量测量及现代通信技术,对地域广阔的电力系统运行状态进行监测和分析,监测系统采集并存储了大量历史数据,利用这些数据所蕴含的信息,可以进行有效的机器学习,进
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