【摘 要】
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基于人工智能机器学习的暂态稳定评估越来越成为研究热点,提出一种基于双阶段并行隐马尔科夫模型(two-stage parallel hidden Markov model,TS-PHMM)的电力系统暂态稳定评估
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划);国家电网公司大电网重大专项资助项目课题
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基于人工智能机器学习的暂态稳定评估越来越成为研究热点,提出一种基于双阶段并行隐马尔科夫模型(two-stage parallel hidden Markov model,TS-PHMM)的电力系统暂态稳定评估精细化模式识别方法.第1阶段采用相对灵敏度对原始电气特征量进行筛选,找出对电网动态变化敏感度高的特征子集；第2阶段采用主成分分析对特征子集进行排序,得到能够反映电网动态响应特性且线性无关的最优特征子集；最后,通过并行隐马尔科夫模型训练对暂态稳定进行模式识别.在CEPRI 8机36节点以及实际区域电网环境上的仿真分析,验证了该方法的有效性和精确性.在辨识准确率相当的情况下,该方法比常用人工智能类方法(如ANN,SVM等)所需训练样本更少、收敛更快.
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