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基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估
被引量：
1
1
作者
张晓英
史冬雪
+1 位作者
张琎
张鑫
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期96-103,共8页
针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分...
针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分析算法对特征量进行非线性数据处理,提取出最优的特征集.然后将降维后的特征集作为CPSO-BP神经网络输入量进行监督学习,将得到的模型按照临界故障切除时间裕度值的大小进行分类,将分类后的样本进行风电并网系统的暂态电压稳定性评估和临界故障切除时间裕度值预测.仿真分析结果表明,对输入特征进行降维,保留重要输入特征量,剔除冗余特征量,不仅简化了模型,还提高了网络评估的准确性和计算效率.
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关键词
风电并网
核主成分分析算法
降维
CPSO-BP神经网络
暂态电压稳定性评估
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职称材料
题名
基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估
被引量：
1
1
作者
张晓英
史冬雪
张琎
张鑫
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
国网甘肃省电力公司陇南供电公司
国网甘肃省电力公司超高压公司
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期96-103,共8页
基金
国家自然科学基金(51867015)。
文摘
针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分析算法对特征量进行非线性数据处理,提取出最优的特征集.然后将降维后的特征集作为CPSO-BP神经网络输入量进行监督学习,将得到的模型按照临界故障切除时间裕度值的大小进行分类,将分类后的样本进行风电并网系统的暂态电压稳定性评估和临界故障切除时间裕度值预测.仿真分析结果表明,对输入特征进行降维,保留重要输入特征量,剔除冗余特征量,不仅简化了模型,还提高了网络评估的准确性和计算效率.
关键词
风电并网
核主成分分析算法
降维
CPSO-BP神经网络
暂态电压稳定性评估
Keywords
wind power grid connection
kernel principal component analysis algorithm
dimension reduction
CPSO-BP neural network
transient voltage stability assessment
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估
张晓英
史冬雪
张琎
张鑫
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2024
1
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