本文選題：投影能量函數(shù)　切入點：Pin-SVM　出處：《電工技術(shù)學(xué)報》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種基于Pin-SVM的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估方法。首先,采用系統(tǒng)指標(biāo)(如平均機(jī)械功率、初始加速度和系統(tǒng)沖擊等)和投影能量函數(shù)指標(biāo)(如投影角速度、投影角加速度和投影動能PKE)構(gòu)建暫態(tài)穩(wěn)定指標(biāo)的原始特征集,通過最大相關(guān)最小冗余特征選擇方法對暫態(tài)指標(biāo)集進(jìn)行特征壓縮,尋找對電網(wǎng)暫態(tài)變化敏感度高的特征子集;然后,基于Pin-SVM思想將特征子集映射到高維空間,實現(xiàn)非線性暫態(tài)穩(wěn)定評估問題的線性轉(zhuǎn)換,進(jìn)而引入分位數(shù)改變系統(tǒng)穩(wěn)定類與不穩(wěn)定類之間的最近點位置,將暫態(tài)穩(wěn)定分類問題轉(zhuǎn)換為在Pin-SVM中尋找最優(yōu)分位數(shù)距離問題,以減小邊界干擾樣本的影響,提高電力系統(tǒng)暫態(tài)評估方法的評估準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。最后,以IEEE-39節(jié)點系統(tǒng)、IEEE-145節(jié)點系統(tǒng)和某實際算例進(jìn)行仿真計算,計算結(jié)果驗證了該方法的有效性和準(zhǔn)確性。
[Abstract]:A power system transient stability evaluation method based on Pin-SVM is proposed. Firstly, the system indexes (such as average mechanical power, initial acceleration and system impact) and projection energy function (such as projective angular velocity) are used. Projection angular acceleration and projection kinetic energy PKE) are used to construct the original feature set of transient stability index. The feature set is compressed by the method of maximum correlation and minimum redundancy feature selection to find the feature subset with high sensitivity to the transient change of power network. Then, based on the idea of Pin-SVM, the feature subset is mapped to high dimensional space to realize the linear transformation of nonlinear transient stability assessment problem, and the quantile is introduced to change the position of the nearest point between the stability class and the unstable class of the system. In order to reduce the influence of boundary interference samples and improve the accuracy and stability of power system transient evaluation methods, the transient stability classification problem is transformed into the problem of finding the optimal quantile distance in Pin-SVM. The effectiveness and accuracy of this method are verified by the simulation of IEEE-39 node system and a practical example.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃(2016YFB0900903) 國家自然科學(xué)基金(51477027,51677022,51607033,51607034) 東北電力大學(xué)博士科研啟動基金(BSJXM-201501)資助項目
【分類號】：TM712

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本文編號：1640791