【摘 要】
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电力系统暂态稳定评估(TSA)是关系到电力系统安全稳定运行的重要问题。论文结合模糊理论和集成学习对TSA问题进行了研究，主要研究内容如下：以IEEE 10机39节点新英格兰系统作为仿真对象，采用电力系统BPA软件进行暂态稳定仿真，构建用于评估的原始样本集；采用SVM算法进行暂态稳定评估，设计具体的算法流程。论文引入ROC曲线作为SVM训练参数选择的一种方法，并且引入更多的评估指标，更具说服力；针对
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电力系统暂态稳定评估(TSA)是关系到电力系统安全稳定运行的重要问题。论文结合模糊理论和集成学习对TSA问题进行了研究，主要研究内容如下：以IEEE 10机39节点新英格兰系统作为仿真对象，采用电力系统BPA软件进行暂态稳定仿真，构建用于评估的原始样本集；采用SVM算法进行暂态稳定评估，设计具体的算法流程。论文引入ROC曲线作为SVM训练参数选择的一种方法，并且引入更多的评估指标，更具说服力；针对SVM本身存在的训练缺陷，即对于样本的一视同仁，论文提出在SVM中加入模糊隶属度，形成模糊支持向量机(F
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