本文關鍵詞：改進Sammon映射算法在分析暫態(tài)穩(wěn)定評估輸入特征有效性中的應用

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【摘要】：基于機器學習技術的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估方法中,輸入特征提取的是否合理往往決定了最終的分類效果。然而,目前卻缺乏一種工具去評價選擇的輸入特征是否具有可分性。鑒于此,引入Sammon映射算法將高維樣本數據映射到低維空間中,通過觀察映射點的分布情況判斷提取的特征是否有效,并針對原算法的不足之處進行改進。首先利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)求出包含原始數據信息最多的前兩維主成分向量,代替原算法隨機取值的方法,作為映射點坐標向量的初始值。然后,采用迭代修正法求解最終的映射點坐標向量,加快了求解速度。最后,以改進Sammon映射算法作為工具,分析IEEE 39節(jié)點系統(tǒng)的仿真數據和某地區(qū)實際在線歷史數據提取特征的有效性,證明該算法在指導特征選擇中具有良好的應用前景。
【作者單位】： 華北電力大學電氣與電子工程學院;中國電力科學研究院;國網寧夏電力公司電力科學研究院;
【關鍵詞】： 暫態(tài)穩(wěn)定 機器學習 Sammon映射 特征有效性
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目(973項目)(2013CB228203) 國家電網公司科技(XT71-15-001)~~
【分類號】：TM712;TP18
【正文快照】： 0引言隨著我國特高壓交直流電網的快速發(fā)展,給基于電力系統(tǒng)仿真方法的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估帶來深刻變化和新的挑戰(zhàn)[1]。近年來大數據處理、云計算等新一代IT技術在電力行業(yè)的廣泛應用,日臻成熟的機器學習技術為電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估帶來了新的發(fā)展方向[2-3]。在應用機器學習

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