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融合JMIM和NGBoost的电力系统暂态稳定评估方法
被引量:
15
1
作者
黄明增
胡雅涵
+2 位作者
文云峰
李玲芳
肖友强
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期155-165,共11页
为实现电力系统暂态稳定在线快速评估和可信度评价,提出了一种融合联合互信息最大化(JMIM)和自然梯度提升(NGBoost)的暂态稳定评估方法。基于JMIM,采用联合互信息和“最大最小值”原则挖掘海量输入数据的相关性,从而筛选出电网关键运行...
为实现电力系统暂态稳定在线快速评估和可信度评价,提出了一种融合联合互信息最大化(JMIM)和自然梯度提升(NGBoost)的暂态稳定评估方法。基于JMIM,采用联合互信息和“最大最小值”原则挖掘海量输入数据的相关性,从而筛选出电网关键运行特征,避免维度爆炸问题。为实现高可信度的暂态稳定评估,构建NGBoost驱动的暂态稳定评估模型,可以以函数形式对模型的条件概率分布参数进行预测,进而实现概率预测,并量化可信度。结合自适应可信度阈值修正方法,实现对系统受扰状态暂态稳定的时序评估。利用新英格兰10机39节点系统和中国某省级电网数据进行了算例测试。与其他机器学习方法相比,所提方法在噪声干扰下具有更好的鲁棒性,可更准确识别不稳定运行状态。
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关键词
暂态稳定
联合互信息最大化
可信度评价
噪声
自然梯度提升
自适应阈值
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职称材料
题名
融合JMIM和NGBoost的电力系统暂态稳定评估方法
被引量:
15
1
作者
黄明增
胡雅涵
文云峰
李玲芳
肖友强
机构
湖南大学电气与信息工程学院
云南电网有限责任公司电网规划建设研究中心
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期155-165,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52077066)
湖南省自然科学优秀青年基金资助项目(2020JJ3011)
湖湘青年科技创新人才项目(2020RC3015)。
文摘
为实现电力系统暂态稳定在线快速评估和可信度评价,提出了一种融合联合互信息最大化(JMIM)和自然梯度提升(NGBoost)的暂态稳定评估方法。基于JMIM,采用联合互信息和“最大最小值”原则挖掘海量输入数据的相关性,从而筛选出电网关键运行特征,避免维度爆炸问题。为实现高可信度的暂态稳定评估,构建NGBoost驱动的暂态稳定评估模型,可以以函数形式对模型的条件概率分布参数进行预测,进而实现概率预测,并量化可信度。结合自适应可信度阈值修正方法,实现对系统受扰状态暂态稳定的时序评估。利用新英格兰10机39节点系统和中国某省级电网数据进行了算例测试。与其他机器学习方法相比,所提方法在噪声干扰下具有更好的鲁棒性,可更准确识别不稳定运行状态。
关键词
暂态稳定
联合互信息最大化
可信度评价
噪声
自然梯度提升
自适应阈值
Keywords
transient stability
joint
mutual
information
maximization
(
jmim
)
confidence evaluation
noise
natural gradient boosting(NGBoost)
adaptive threshold
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
融合JMIM和NGBoost的电力系统暂态稳定评估方法
黄明增
胡雅涵
文云峰
李玲芳
肖友强
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021
15
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