【摘 要】
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电力系统的静态电压稳定性,对于保证系统正常运行起着关键作用.传统的静态电压稳定裕度评估方法难以满足在线实时预测的要求,常用的离线监督预测方法则需要大量的训练样本,且
【机 构】
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浙江大学电气工程学院,浙江省 杭州市,310027;国网浙江省电力有限公司,浙江省杭州市,310007;澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室,澳门特别行政区,999078
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电力系统的静态电压稳定性,对于保证系统正常运行起着关键作用.传统的静态电压稳定裕度评估方法难以满足在线实时预测的要求,常用的离线监督预测方法则需要大量的训练样本,且容易出现过拟合,会对预测精度造成影响.研究能克服这些缺点的方法,具有重要意义.该文将神经网络、半监督训练、集成学习等技术应用于电力系统静态电压稳定裕度的预测分析中,提出基于Tri-Training-LASSO-BP网络的在线预测方法,由三体训练法(Tri-Training)、最小绝对值收缩选择(least absolute shrinkage and select operator,LASSO)方法和误差反向传播(back propagation,BP)神经网络组成.在IEEE 39节点和IEEE 300节点算例上的结果和对其进行的非参数检验表明,该方法能够降低对训练集数据量的要求,发挥电力系统日常运行过程中采集的海量数据的优势,提高网络的预测精度,减少人工干预.
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