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题名基于斜回归树及其集成算法的静态电压稳定规则提取
被引量:8
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作者
贾宏阳
侯庆春
刘羽霄
张宁
范越
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机构
电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室
清华大学电机工程与应用电子技术系
国网青海省电力有限公司
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期51-59,共9页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902200)
国家电网公司科技项目(5228001700CW)。
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文摘
可再生能源渗透率的增加给电力系统安全稳定运行带来持续性的挑战,传统方法分析系统稳定性、控制电网稳定运行变得愈加困难。针对这一难题,提出了内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行框架以及用于电力系统安全稳定规则提取的斜回归树及其集成算法。该算法首先优化斜划分系数以训练单棵斜回归树,然后利用boosting思想集成斜回归树,并通过正则化方法保证树的稀疏度,增强算法的可解释性。相比神经网络等黑箱模型,文中提出的方法能够提取显式安全稳定规则,为内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行奠定了基础。最后,以静态电压稳定问题为例验证算法的有效性,算例验证结果表明所提算法具有良好的可解释性、较强的表示能力和较高的集成效率。
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关键词
静态电压稳定
高比例可再生能源
集成学习
斜回归树
极端梯度提升算法
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Keywords
static voltage stability
high proportion of renewable energy
ensemble learning
oblique regression tree
extreme gradient boosting(XGBoost)
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分类号
TM712
[电气工程—电力系统及自动化]
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