摘要
为了提高精细规则的性能,提出一种基于支持样本的线性决策树的规则提取方法。该方法筛选临近稳定边界的支持样本,作为决策树的输入样本,精简了样本数目;提出基于线性分类器的决策树方法,以得到基于组合属性的安全稳定运行规则。在单机无穷大系统和IEEE 39节点系统中的对比研究表明：由于考虑了支持样本的特殊性,用线性组合规则代替单属性规则,减少了计算时间,提高了泛化能力,丰富了规则的物理含义,得到的灵敏度信息可用于辅助决策,在安全稳定精细规则提取中具有应用潜力。
Traditional operation rules depend on human experience, which are relatively fixed and difficult to fulfill the new demand of the modern power grid. In order to formulate suitable and quickly refreshed operation rules, a method of linear decision tree based on support samples is proposed for rule extraction in this paper. The operation rules extracted by this method have advantages of refinement and intelligence, which helps the dispatching center meet the requirement of smart grid construction.
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第34期I0006-I0006,8,共1页
Proceedings of the CSEE
基金
国家杰出青年科学基金（51025725）
国家自然科学基金项目（50877043）
关键词
英文摘要
内容介绍
编辑工作
期刊
power systems
security and stability
linear decision tree
support sample
fine rule
linear classifier
作者简介
孙宏斌（1969-），男，博士，教授，博士生导师，电力系统国家重点实验室主任助理，主要从事电网调度自动化和控制领域的研究和教学工作，目前重点研究智能电力控制中心、电力系统信息论和无功电压优化控制，shb@tsinghua．edu．cn；
王康（1984），男，硕士研究生，研究方向为电力系统精细规则提取、电力系统智能调度，wk1109@126．com
