基于支持向量机的暂态稳定分类中的特征选择

特征选择是支持向量机(SVM)分类实现中非常重要的环节。针对传统方法进行特征选择的缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择方法。综述和提出了支持向量机暂态稳定分类的初始特征;建立了IEEE16机86节点系统的暂态稳定分类初始特征样本集;利用主成分分析和遗传算法对维数较大的初始特征进行了有效降维;并通过因子负荷,完成了暂态稳定输入特征的选择;经过支持向量机分类器测试,显示选出的特征有很好的分类效果。     

基于支持向量机的暂态稳定分类中的特征选择

特征选择是支持向量机(SVM)分类实现中非常重要的环节.针对传统方法进行特征选择的缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择方法.综述和提出了支持向量机暂态稳定分类的初始特征;建立了IEEE16机86节点系统的暂态稳定分类初始特征样本集;利用主成分分析和遗传算法对维数较大的初始特征进行了有效降维;并通过因子负荷,完成了暂态稳定输入特征的选择;经过支持向量机分类器测试,显示选出的特征有很好的分类效果.     

支持向量机动态训练算法电力系统暂态稳定评估

在对比分析电力系统已有暂态稳定评估方法的基础上,提出一种以支持向量机模型为基础的动态训练算法.该方法将特征提取、样本训练融合在一起,动态产生一系列支持向量机模型,同时可以从维数较大的初始特征集中选择多组有效特征.实验表明,它可用于解决输入空间的可分性问题.在3机9节点以及16机68节点系统中的应用表明了该方法的有效性.     

极限学习机和遗传算法在暂态稳定评估特征选择中的应用

特征选择和空间降维是电力系统暂态稳定评估中的关键步骤。针对国内外现有文献所提方法中存在的效率低、分解子集操作结果不理想等问题,提出了基于极限学习机和遗传算法的输入特征选择方法。首先运用遗传算法实现特征选择,再输入优选后的子集,利用极限学习机构造分类器加以稳定性评判。其中,适应度函数考虑了两个要素:一是所选特征子集应对分类结果起到较为重要的作用;二是用作输入的特征项尽可能精简。在英格兰10机39节点系统中进行仿真计算,结果表明,进行特征选择后分类效果优于未进行特征选择情况,与其他文献所选的特征子集相比,该方法所选特征子集的分类准确率更高,证明了其有效性和优越性。     

基于交叠概率的暂态电压稳定评估特征选择

针对电力系统的高维特征量,提出了一种能有效降低维数的特征选择方法.该方法以最小概率落入类别间的不可判别区域为原则选取特征组合.算法核心在于特征组合过滤判据的确定,判据的形成基于样本点落入类别间交叠区域的概率,方法简易直观.针对系统的暂态电压稳定评估问题,首先构建了一组暂态电压稳定评估的原始特征属性集,将经特征选择降维后的特征组合作为决策树的输入,并用10倍交叉验证方法对评估结果进行验证.2个标准系统的算例表明,通过该方法对暂态电压稳定评估进行特征选择得到的特征属性组合在电压稳定评估的应用上具有更高的准确率     

电力系统暂态稳定概率评估方法

提出了一种基于蒙特卡罗-支持向量机的电力系统暂态稳定概率评估方法。首先构建了一组包含电力系统稳定和故障信息的原始特征，经特征选择降维后作为支持向量机的输入，在训练集上进行10折交叉验证，研究了4种支持向量机，其中径向基核支持向量机具有优良的评估性能；然后采用非序贯蒙特卡罗模拟方法选择随机因素，径向基核支持向量机加速暂态稳定评估过程，利用累计分类结果计算电力系统暂态不稳定概率。新英格兰39节点测试系统算例表明，该方法能大幅减少模拟时间，满足暂态稳定概率评估的精度要求。     

基于核主成分分析和深度置信网络的暂态稳定评估

针对电力系统暂态稳定评估实时性较差以及错误率较高的问题,提出了一种核主成分分析结合深度置信网络的暂态稳定评估方法。首先,构造了一组反映电力系统暂态稳定的特征向量;然后,基于核主成分分析法对特征向量集进行特征提取,降维特征向量维数以及过滤冗余特征,将降维后的特征向量传输至深度置信网络;最后,进行训练分析,训练过程包括预训练和微调,优化网络参数,提升深度置信网络评估精度。新英格兰10机39节点系统仿真结果表明,该方法可以有效降低输入数据的维数,去除冗余特征,降低暂态稳定性评估的错误率和测试时间,能准确、快速地判断电力系统的稳态状态。     

多输入特征融合的组合支持向量机电力系统暂态稳定评估

利用支持向量机(SVM)方法进行暂态稳定判别时，输入特征的选择是影响最终结果的最重要因素。传统启发式和试探式方法不能从根本上解决输入特征选择的问题。本文利用信息融合思想，在构造的具有不同输入特征的多组子分类器的基础上，对子分类器的结果在输出空间再进行信息融合，以提高分类准确率。文中从不同角度启发式的构造了4组不同的输入特征，构成四组弱分类器。以这四组弱分类器为子分类器，再构造一个融合SVM对几种子分类器的结果以回归方式进行融合，作为最终判别结果。IEEE39-BUS和IEEE145-BUS测试系统上进行的仿真表明，弱分类器的分类性能经过融合得到明显强化，融合后的结果比任何一种子分类器的结果以及一次包含所有输入特征的结果都更准确。该方法为在线快速进行暂态稳定计算提供了一条重要途径。     

基于神经网络暂态稳定评估方法的一种新思路

基于神经网络的暂态稳定评估技术提出了一种新思路。使用半监督学习算法来训练反向传播神经网络 ,得到一个连续分布的暂态稳定指标 ,该指标可用来指明相对稳定度和确定类间边界区。一种数据结构分析方法被用来观察输入空间的可分性及边界区。在此基础上 ,提出一种新的分类方法 ,即将边界区样本分为不确定类 ,以避免误分类。在两个系统中的应用结果表明 ,该方法对暂态稳定评估问题的有效性。     

基于二进粒子群优化算法的暂态稳定评估特征选择

采用二进粒子群优化算法进行暂态稳定评估的特征选择,粒子群中每个粒子代表一个待选择的特征集,结合最小二乘支持向量机使用该特征集对所对应的样本集进行分类,分类正确率作为该粒子的适应度.首先通过二进粒子群优化实现特征的选择,然后将优选后的特征作为暂态稳定评估的输入,利用最小二乘支持向量机构造分类器进行暂态稳定评估.通过对EPRI-36节点系统的仿真计算,结果表明该方法能够在显著减少输入特征维数的同时大大提高最终判别结果的正确率.     

遗传算法在暂态稳定评估输入特征选择中的应用

针对主成分分析中利用传统方法进行特征选择的缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择方法。选择反映电力系统运行状态的特征变量,建立暂态稳定评估模型;为了提高数据处理的效率,首先对原始数据进行了动态聚类分析;对数据进行主成分分析后,以类内类间距离判据作为适应度函数,采用二进制编码形式的遗传算法进行特征选择。通过对3机9节点和10机39节点新英格兰系统的计算,验证了所选方法的有效性。     

改进主成分分析法用于暂态稳定评估的输入特征选择

在不损失原始数据主要信息的前提下，利用主成分分析进行输入特征变量的选择。考虑到主成分分析在数据标准化和处理非线性问题方面存在的局限性，采用一种改进的主成分分析法，进行特征选择。同时，针对电力系统暂态稳定分析中影响稳定性的关键因素在向量空间具有一定相似性的特点，采用动态聚类的方法将数据集分成若干并行子集，进一步压缩数据输入空间的大小，提高运算速度和效果。最后，利用关联分类法对数据进行分类和预测。通过对3机9节点系统的仿真试算，验证了该方法的有效性。     

基于蚁群优化算法和k阶近邻法的暂态稳定评估特征选择

提出了基于蚁群优化算法和k阶近邻法相结合的嵌入式特征选择算法.选择稳态潮流量构成电力系统暂态稳定评估的输入特征集,针对输入特征集包含的大量冗余信息,特征选择结果中可能包含一定冗余特征的缺陷,先用聚类的方法裁剪冗余性特征,然后用所提算法选择和稳定状况强相关的关键特征,提高了特征选择的 效率.通过对3机9节点和10机...     

基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法

针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher Score值计算方案;通过Fisher Score值排序有效区分重要特征与冗余特征、噪声特征与非噪声特征;将选择的电气特征输入不同机器学习模型中进行训练和评估。新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果表明,所提特征选择方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,提升了评估模型的预测性能。     

基于蚁群优化算法的电力系统暂态稳定评估特征选择

暂态稳定评估的特征选择是一个典型的组合优化问题。针对该问题解的离散性特点,提出基于蚁群优化算法的特征选择方法。该方法以最小二乘支持向量机作为暂态稳定评估分类器,以分类错误率最低和特征选择比率最小为优化目标,通过二进制编码形式的蚁群优化算法实现特征的选择。这样能选择出计及分类器特性的最优特征子集,减少了特征维数,提高了分类正确率。通过对综合程序EPRI-36节点系统的仿真计算,验证了该方法的有效性。     

面向暂态电压稳定评估的卷积神经网络输入特征构建方法

以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习算法在电力系统暂态电压稳定评估中开始得到应用,但其输入特征的构建方法及合理性验证未得到充分的研究。面对交直流系统暂态电压稳定评估,提出了一种适用于CNN的输入特征构建方法。首先,基于双阶段分区来降低输入特征的维度和冗余度,即先依据系统拓扑关系和地理位置约束给出初始分区结果,再以节点的暂态电压特征相似性进行聚类,得到降低维度和冗余度后的最佳分区方案;然后,在分区结果的基础上,考察影响交直流系统暂态电压稳定的关键因素,构建兼顾稳态特征量和多维度故障信息的输入特征;最后,将所构建的输入特征应用于CNN暂态电压评估模型,并采用实际电网数据进行验证。仿真结果表明,所提方法较传统特征选择方法具有更高的准确性。     

基于正则化投影孪生支持向量机的电力系统暂态稳定评估

提出一种基于正则化投影孪生支持向量机的暂态稳定评估方法。将基于传统支持向量机进行暂态稳定评估的高维二项式优化问题转化为两个低维二项式优化问题,并在投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则项来改善评估稳定性。首先,构建由系统特征和投影能量函数特征组成的初始样本集,通过特征选择对初始特征进行压缩,获取可有效表征暂态稳定性的最优特征集。然后,基于正则化投影孪生支持向量机的思想将暂态稳定状态分成稳定类与不稳定类,寻找各稳定状态的最佳投影坐标轴,使稳定类投影到稳定类投影超平面上后尽可能地聚成簇,而不稳定类投影到稳定类投影超平面上后尽可能远离稳定类聚成的簇,降低暂态稳定评估的计算时间,同时借助遗传算法进行参数选择以提高准确率。最后,通过IEEE-145和南方电网算例的仿真分析,验证了所提方法的有效性和准确性。     

基于支持向量机和决策函数的暂态稳定评估方法

暂态稳定评估是保证电力系统安全稳定运行的关键点,为解决应用机器学习进行暂态稳定评估保守性不足的问题,提出了一种基于支持向量机和决策函数的暂态稳定评估方法。该方法以故障前潮流量为初始特征集,结合暂态安全稳定量化评估和统计理论方法,提取输入特征;通过支持向量机训练暂态稳定评估模型,得出评估模型的决策函数,并依据支持向量的决策值确定门槛值,保证评估结果保守性。新英格兰10机39节点测试系统和实际系统算例验证了所提方法的可靠性和实用性。