針對采用模式識別法進(jìn)行電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估時輸入特征集構(gòu)建困難和評估模型訓(xùn)練速度慢的問題,提出一種基于最小體積閉包橢球理論（Minimum Volume Enclosing Ellipsoid, MVEE）和最小二乘投影孿生支持向量機（Least Square Projection Twin Support Vector machine, LSPTSVM）的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估方法。首先,根據(jù)MVEE理論對系統(tǒng)軌跡信息進(jìn)行優(yōu)化處理,確定高維空間內(nèi)包含所有軌跡信息的最小體積閉包橢球,并利用最小體積閉包橢球的物理屬性構(gòu)建輸入特征集,可有效實現(xiàn)特征集降維。其次,在傳統(tǒng)投影孿生支持向量機的目標(biāo)函數(shù)中引入正則化項,并改進(jìn)評估模型的內(nèi)部約束條件,提高模型的求解速度,達(dá)到大規(guī)模電力系統(tǒng)的計算效率需求。最后,通過對IEEE-39和IEEE-145節(jié)點系統(tǒng)的算例分析,驗證所提方法的有效性與可行性。 

【文章來源】：電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2020年17期 北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

暫態(tài)穩(wěn)定評估流程圖

分析LSPTSVM在不同模型參數(shù)下的評估準(zhǔn)確率情況，主要對模型中的懲罰因數(shù)c1、c2以及正則化系數(shù)c3、c4進(jìn)行最優(yōu)參數(shù)選擇，以構(gòu)建更為精確的評估模型，參數(shù)選擇過程如圖2所示。分別對模型系數(shù)c1至c4進(jìn)行賦值，對不同參數(shù)下的評估準(zhǔn)確率進(jìn)行記錄，選擇最優(yōu)參數(shù)組合，構(gòu)建精度最高的LSPTSVM模型。其中c1取0.4時模型精度最高，為94.75%;c2取0.7時模型精度最高，為94.25%;c3取0.1～0.2或0.3～0.5時模型精度最高，為94.25%;c4取0.1～0.5時模型精度最高，為94.5%。通過對c1至c4的不同賦值，確定最優(yōu)參數(shù)組合，以此組合為基礎(chǔ)，對LSPTSVM進(jìn)行訓(xùn)練，獲得分類準(zhǔn)確率最高的評估模型，利用其對系統(tǒng)進(jìn)行暫態(tài)穩(wěn)定評估。

由圖3可知，在不同窗口長度下，LSPTSVM的計算速率明顯高于其他分類器，其中時間窗口為4周波時，四種傳統(tǒng)分類器評估時間分別為0.896 s、12.72 s、1.474 s以及7.883 s，而LSPTSVM評估時間僅為0.447 s；當(dāng)選取故障切除后5周波內(nèi)數(shù)據(jù)構(gòu)建輸入特征集時，其他分類器評估時間分別為1.006 s、13.06 s、1.593 s以及8.271 s,LSPTSVM評估時間為0.464 s；當(dāng)選取故障切除后6周波內(nèi)數(shù)據(jù)用于評估時，對比分類器計算時間分別為1.059 s、13.81 s、1.607 s以及8.89 s,LSPTSVM計算時間為0.482 s。通過LSPTSVM與各分類器對同一故障樣本集進(jìn)行評估所用時間的對比，不難發(fā)現(xiàn)由于LSPTSVM模型在原始空間內(nèi)對問題進(jìn)行求解，省略了不等式約束，減輕了計算復(fù)雜程度，使其能夠快速對輸入特征進(jìn)行分析求解，迅速評估故障類型。其計算時間遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于分類器模型，計算效率方面占有巨大優(yōu)勢，并且該優(yōu)勢會隨著模型所處理的數(shù)據(jù)規(guī)模增大而愈發(fā)明顯。LSPTSVM計算速度快這一特點能大幅度提升系統(tǒng)安全系數(shù)，在系統(tǒng)遭受故障時可以迅速對故障類型進(jìn)行判斷，第一時間識別出可能威脅系統(tǒng)正常運行的故障，為后續(xù)保護(hù)動作及防控措施爭取寶貴時間。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2927809