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基于CatBoost的新型电力系统两阶段轻量化暂稳智能评估方法
1
作者
兰宇田
姚伟
+2 位作者
张文栋
刘世超
仇玉强
《山东电力技术》
2024年第2期1-10,共10页
随着风能等新能源大规模并网,基于数据驱动的机器学习方法在新型电力系统暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)中表现出了极大的优势,但其存在模型可解释性不足、内部知识无法获取的问题。针对以上问题,文中基于能避免梯...
随着风能等新能源大规模并网,基于数据驱动的机器学习方法在新型电力系统暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)中表现出了极大的优势,但其存在模型可解释性不足、内部知识无法获取的问题。针对以上问题,文中基于能避免梯度偏差问题的CatBoost模型训练电力系统暂态稳定评估模型,设计粗判与精细两阶段评估结构有效提升模型精度;使用Tree-SHAP算法对模型进行事后解释,揭示模型决策的内在逻辑,并从中获取电力系统关键影响因素;最后基于关键影响因素重新训练两阶段智能评估模型,实现模型的轻量化。IEEE 39节点系统上的仿真结果表明,所提方法在保证模型维持较高性能的前提下,有效降低模型决策特征数目。
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关键词
CatBoost
新能源
暂稳评估
Tree-SHAP算法
可解释性
模型轻量化
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职称材料
题名
基于CatBoost的新型电力系统两阶段轻量化暂稳智能评估方法
1
作者
兰宇田
姚伟
张文栋
刘世超
仇玉强
机构
强电磁技术全国重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院)
国网山东省电力公司
出处
《山东电力技术》
2024年第2期1-10,共10页
基金
国家电网有限公司科技项目“‘双高’电力系统安全稳定域在线智能构建关键技术研究”(5108-202218280A-2-92-XG)。
文摘
随着风能等新能源大规模并网,基于数据驱动的机器学习方法在新型电力系统暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)中表现出了极大的优势,但其存在模型可解释性不足、内部知识无法获取的问题。针对以上问题,文中基于能避免梯度偏差问题的CatBoost模型训练电力系统暂态稳定评估模型,设计粗判与精细两阶段评估结构有效提升模型精度;使用Tree-SHAP算法对模型进行事后解释,揭示模型决策的内在逻辑,并从中获取电力系统关键影响因素;最后基于关键影响因素重新训练两阶段智能评估模型,实现模型的轻量化。IEEE 39节点系统上的仿真结果表明,所提方法在保证模型维持较高性能的前提下,有效降低模型决策特征数目。
关键词
CatBoost
新能源
暂稳评估
Tree-SHAP算法
可解释性
模型轻量化
Keywords
CatBoost
new energy
transient stability assessment
Tree-SHAP algorithm
interpretability
model lightweighting
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CatBoost的新型电力系统两阶段轻量化暂稳智能评估方法
兰宇田
姚伟
张文栋
刘世超
仇玉强
《山东电力技术》
2024
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