基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估研究.pdf

1、西南交通大學(xué)博士學(xué)位論文基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估研究姓名：葉圣永申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化指導(dǎo)教師：錢清泉20100501第Ⅱ頁西南交通大學(xué)博士研究生學(xué)位論文仿真結(jié)果表明支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)的暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估方法在保持評(píng)估性能的基礎(chǔ)上，大幅減少了學(xué)習(xí)時(shí)間，是一種有前途的暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估在線學(xué)習(xí)算法；(5)提出了一種用于電力系統(tǒng)規(guī)劃的暫態(tài)穩(wěn)定概率評(píng)估方法，即蒙特卡羅一支持向量機(jī)方法，利用非序貫蒙特卡羅方法構(gòu)建仿真樣本，將支

2、持向量機(jī)用于加速暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估過程。仿真結(jié)果表明，所提方法在保持評(píng)估精度的同時(shí)，能大幅減少模擬時(shí)間；(6)針對(duì)非序貫蒙特卡羅方法沒有考慮隨機(jī)序列之間相關(guān)性的不足，將馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法(MarkovChainMonteCarlo，MCMC)弓I入到電力系統(tǒng)的概率暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估中，提出了基于MCMC方法的暫態(tài)穩(wěn)定概率評(píng)估的模型和算法，仿真結(jié)果表明比傳統(tǒng)蒙特卡羅方法更快速收斂且收斂穩(wěn)定性好。關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估；機(jī)器學(xué)習(xí)；支持向量機(jī)