本文關(guān)鍵詞：基于海量在線歷史數(shù)據(jù)的大電網(wǎng)快速判穩(wěn)策略

  更多相關(guān)文章： 快速判穩(wěn) 在線數(shù)據(jù) 支持向量機(jī) 穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)量

【摘要】：基于已有在線歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行電力系統(tǒng)穩(wěn)定性快速判斷,可用于生成在線計(jì)算的故障列表,補(bǔ)充動(dòng)態(tài)安全分析的故障集,使之在有限時(shí)間內(nèi)考慮更多的故障情況。該文根據(jù)大系統(tǒng)運(yùn)行特點(diǎn),提出僅使用靜態(tài)物理量的特征量選取方法并引入了更具穩(wěn)健性的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。針對(duì)實(shí)際系統(tǒng)數(shù)據(jù)失穩(wěn)樣本過少的問題,基于支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)提出了"擴(kuò)展邊界"策略。根據(jù)電力系統(tǒng)運(yùn)行的周期性,提出了針對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練樣本集構(gòu)建策略,即按日選取故障前有限時(shí)間窗口的歷史數(shù)據(jù)。綜合上述研究成果,完成了快速判穩(wěn)策略,給出了策略的實(shí)現(xiàn)流程。采用實(shí)際大系統(tǒng)數(shù)據(jù),對(duì)提出的模型和策略進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果表明,該文成果與大系統(tǒng)在線計(jì)算快速判穩(wěn)的要求相切合,具有較好的性能和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【作者單位】： 中國電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 快速判穩(wěn) 在線數(shù)據(jù) 支持向量機(jī) 穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)量
【基金】：國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(XT71-14-04)~~
【分類號(hào)】：TM712
【正文快照】： 日選取故障前有限時(shí)間窗口的歷史數(shù)據(jù)。綜合上述研究成果,完成了快速判穩(wěn)策略,給出了策略的實(shí)現(xiàn)流程。采用實(shí)際大系統(tǒng)數(shù)據(jù),對(duì)提出的模型和策略進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果表明,該文成果與大系統(tǒng)在線計(jì)算快速判穩(wěn)的要求相切合,具有較好的性能和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。0引言基于在線歷史數(shù)據(jù)對(duì)電力

【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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7 潘 t，

本文編號(hào)：670756