| 基于支持向量机的电力系统暂态稳定分类研究 |
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| 引用本文： | 刘艳芳,顾雪平. 基于支持向量机的电力系统暂态稳定分类研究[J]. 华北电力大学学报(自然科学版), 2004, 31(3): 26-29,55 |
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| 作者姓名： | 刘艳芳 顾雪平 |
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| 作者单位： | 华北电力大学,电气工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,电气工程学院,河北,保定,071003 |
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| 基金项目： | 教育部优秀青年教师资助计划项目，高等学校骨干教师资助计划项目(GG-470-10079-1003). |
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| 摘 要： | 研究了支持向量机在电力系统暂态稳定评估中的应用,设计了一个新的支持向量机分类器用于暂态稳定分类。基于支持向量机分类器的输出,把样本划分为 3 类:稳定类,不稳定类和边界区样本,减少了误分类,提高了暂态稳定评估结果的可靠性。在新英格兰 10 机 39 节点系统中的仿真结果验证了该分类器的分类效果。同时,将分类结果与传统 BP 算法的结果进行了比较,对模型参数对输出结果的影响和本方法的适用范围进行了分析。
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| 关 键 词： | 支持向量机 人工神经网络 暂态稳定 模式分类 电力系统 |
| 文章编号： | 1007-2691(2004)03-0026-04 |
Transient stability assessment of power systems based on support vector machines |
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| LIU Yan-fang,GU Xue-ping. Transient stability assessment of power systems based on support vector machines[J]. Journal of North China Electric Power University, 2004, 31(3): 26-29,55 |
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| Authors: | LIU Yan-fang GU Xue-ping |
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| Abstract: | This paper presents a new classifier for transient stability assessment of power systems based on support vector machines. Based on the outputs of the classifier, the samples are classified into three classes: stable class, unstable class and indeterminate class. Applications to the New England 10-Machine Power System demonstrate its suitability forTSA problems of power systems. A comparison between the proposed classifier and the BP neural network is made to show the advantages of the propsed one. The parameter tuning and applicable area of the proposed classifier are discussed. |
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| Keywords: | support vectormachines artificialneuralnetworks transientstability assessment pattern classification power systems |
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