【摘 要】
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针对电力系统可靠性评估方法耗时长、误差大等问题,提出一种用改进粒子群优化算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）参数,并将构建好的PSO-LSSVM模型与蒙特卡洛法（MCS）相结合用于
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针对电力系统可靠性评估方法耗时长、误差大等问题,提出一种用改进粒子群优化算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）参数,并将构建好的PSO-LSSVM模型与蒙特卡洛法（MCS）相结合用于发输电系统可靠性评估的方法。该方法通过对PSO算法进行合理的改进,得到更为精确的LSSVM模型参数,建立用于分类系统状态样本的PSO-LSSVM模型。对MCS方法抽取的系统状态样本分类得到故障状态和正常状态,仅对故障状态样本进行可靠性指标计算,统计输出可靠性评估结果。采用该方法对IEEE-RTS 79系统不同运行情
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