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。     

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.     

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。     

基于LSSVM和证据理论的电力系统暂态稳定评估

提出了一种基于最小二乘支持向量机和D-S证据理论的信息融合模型的电力系统暂态稳定评估方法。选取了稳态特征量、故障初始时刻特征量和暂态特征量构成不同组输入特征,采用最小二乘支持向量机分类器进行暂态稳定评估,再对子分类器的结果在输出空间利用D-S证据理论实现决策级融合,以提高电力系统暂态稳定评估的可靠性。利用电力系统综合分析程序(PSASP)对EPRI-36节点系统进行了仿真计算,结果表明:可以提高训练效率以及分类的准确性。     

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MVEE和LSPTSVM的电力系统暂态稳定评估

针对采用模式识别法进行电力系统暂态稳定评估时输入特征集构建困难和评估模型训练速度慢的问题,提出一种基于最小体积闭包椭球理论(Minimum Volume Enclosing Ellipsoid, MVEE)和最小二乘投影孪生支持向量机(Least Square Projection Twin Support Vector machine, LSPTSVM)的电力系统暂态稳定评估方法。首先,根据MVEE理论对系统轨迹信息进行优化处理,确定高维空间内包含所有轨迹信息的最小体积闭包椭球,并利用最小体积闭包椭球的物理属性构建输入特征集,可有效实现特征集降维。其次,在传统投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则化项,并改进评估模型的内部约束条件,提高模型的求解速度,达到大规模电力系统的计算效率需求。最后,通过对IEEE-39和IEEE-145节点系统的算例分析,验证所提方法的有效性与可行性。     

利用粒子群优化最小二乘支持向量机诊断H桥功率模块IGBT故障

为了提高H桥功率模块中IGBT故障诊断的准确性,提出将粒子群优化最小二乘支持向量机用于H桥功率模块中IGBT故障诊断。分析了功率模块中可供采集的信号,将H桥直流侧电容电压作为故障的原始信号。通过小波多分辨率提取故障特征。采用粒子群算法优化最小二乘支持向量机中的核函数和正则化参数。通过仿真实验表明,粒子群优化最小二乘支持向量与默认参数最小二乘支持向量机、粒子群优化支持向量机和遗传算法优化最小二乘支持向量机相比,诊断准确率高和诊断时间短等优点,具有很好的实用性。     

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.     

粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的 雷电过电压识别

为了提高雷电过电压的识别率,满足雷电过电压识别的实时性,提出了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别模型。首先提取多种特征作为雷电过电压识别的输入向量,然后采用最小二乘支持向量机设计雷电过电压识别的分类器,采用粒子群优化算法确定最合理的分类器参数,最后通过实验分析其有效性和优越性。结果表明,PSOLSSVM可以描述雷电过电压信号与特征间变化关系,提高了雷电过电压识别率,加快了雷电过电压识别速度,识别结果优于其他模型。