期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于双阶段并行隐马尔科夫模型的电力系统暂态稳定评估
被引量：
37
1
作者
唐飞
王波
+2 位作者
查晓明
马志昊
邵雅宁
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第10期90-97,14,共8页
基于人工智能机器学习的暂态稳定评估越来越成为研究热点,提出一种基于双阶段并行隐马尔科夫模型(two-stage parallel hidden Markov model,TS-PHMM)的电力系统暂态稳定评估精细化模式识别方法。第1阶段采用相对灵敏度对原始电气特征量...
基于人工智能机器学习的暂态稳定评估越来越成为研究热点,提出一种基于双阶段并行隐马尔科夫模型(two-stage parallel hidden Markov model,TS-PHMM)的电力系统暂态稳定评估精细化模式识别方法。第1阶段采用相对灵敏度对原始电气特征量进行筛选,找出对电网动态变化敏感度高的特征子集;第2阶段采用主成分分析对特征子集进行排序,得到能够反映电网动态响应特性且线性无关的最优特征子集;最后,通过并行隐马尔科夫模型训练对暂态稳定进行模式识别。在CEPRI 8机36节点以及实际区域电网环境上的仿真分析,验证了该方法的有效性和精确性。在辨识准确率相当的情况下,该方法比常用人工智能类方法(如ANN,SVM等)所需训练样本更少、收敛更快。
展开更多
关键词
暂态稳定评估
机器学习
双阶段并行隐马尔科夫
模式识别
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于双阶段并行隐马尔科夫模型的电力系统暂态稳定评估
被引量：
37
1
作者
唐飞
王波
查晓明
马志昊
邵雅宁
机构
武汉大学电气工程学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第10期90-97,14,共8页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA05A119)
国家电网公司大电网重大专项资助项目课题(SGCC-MPLG029-2012)~~
文摘
基于人工智能机器学习的暂态稳定评估越来越成为研究热点,提出一种基于双阶段并行隐马尔科夫模型(two-stage parallel hidden Markov model,TS-PHMM)的电力系统暂态稳定评估精细化模式识别方法。第1阶段采用相对灵敏度对原始电气特征量进行筛选,找出对电网动态变化敏感度高的特征子集;第2阶段采用主成分分析对特征子集进行排序,得到能够反映电网动态响应特性且线性无关的最优特征子集;最后,通过并行隐马尔科夫模型训练对暂态稳定进行模式识别。在CEPRI 8机36节点以及实际区域电网环境上的仿真分析,验证了该方法的有效性和精确性。在辨识准确率相当的情况下,该方法比常用人工智能类方法(如ANN,SVM等)所需训练样本更少、收敛更快。
关键词
暂态稳定评估
机器学习
双阶段并行隐马尔科夫
模式识别
Keywords
transient stability assessment （TSA）
machine learning method
two stage hidden Markov model （TS-PHMM）
pattern recognition
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双阶段并行隐马尔科夫模型的电力系统暂态稳定评估
唐飞
王波
查晓明
马志昊
邵雅宁
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
37
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
