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基于约束投票极限学习机的在线静态电压稳定评估
被引量：
1
1
作者
汤迎春
晏光辉
+3 位作者
张雅婷
刘书池
刘颂凯
张磊
《现代电力》
北大核心
2022年第5期521-528,共8页
快速准确的在线静态电压稳定评估是规模化互联电网安全稳定运行的重要保障。针对传统神经网络学习模型调参繁杂、训练时间长、样本需求数量庞大等缺点,提出了一种基于约束投票极限学习机(constrained voting extreme learning machine,C...
快速准确的在线静态电压稳定评估是规模化互联电网安全稳定运行的重要保障。针对传统神经网络学习模型调参繁杂、训练时间长、样本需求数量庞大等缺点,提出了一种基于约束投票极限学习机(constrained voting extreme learning machine,CV-ELM)的在线静态电压稳定评估模型。CV-ELM基于类间样本差值构建差向量集计算输入层对隐藏层的权值及隐藏层节点偏置项,并引入多数投票机制,通过集成学习的方式进行分类决策。此外,CVELM可自适应确定网络参数,在分类准确率、鲁棒性及泛化能力方面均优于传统的ELM。最后,基于新英格兰10机39节点系统的算例仿真结果证明了所提模型的有效性。
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关键词
静态电压稳定评估
电压稳定裕度
约束投票极限学习机
集成
学习
机
器
学习
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职称材料
题名
基于约束投票极限学习机的在线静态电压稳定评估
被引量：
1
1
作者
汤迎春
晏光辉
张雅婷
刘书池
刘颂凯
张磊
机构
国网孝感供电公司
三峡大学电气与新能源学院
出处
《现代电力》
北大核心
2022年第5期521-528,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52007103)。
文摘
快速准确的在线静态电压稳定评估是规模化互联电网安全稳定运行的重要保障。针对传统神经网络学习模型调参繁杂、训练时间长、样本需求数量庞大等缺点,提出了一种基于约束投票极限学习机(constrained voting extreme learning machine,CV-ELM)的在线静态电压稳定评估模型。CV-ELM基于类间样本差值构建差向量集计算输入层对隐藏层的权值及隐藏层节点偏置项,并引入多数投票机制,通过集成学习的方式进行分类决策。此外,CVELM可自适应确定网络参数,在分类准确率、鲁棒性及泛化能力方面均优于传统的ELM。最后,基于新英格兰10机39节点系统的算例仿真结果证明了所提模型的有效性。
关键词
静态电压稳定评估
电压稳定裕度
约束投票极限学习机
集成
学习
机
器
学习
Keywords
static voltage stability assessment
voltage stability margin
constrained voting extreme learning machine
ensemble learning
machine learning
分类号
TM72 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于约束投票极限学习机的在线静态电压稳定评估
汤迎春
晏光辉
张雅婷
刘书池
刘颂凯
张磊
《现代电力》
北大核心
2022
1
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