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
基于非常规样本挖掘及交替学习的电力系统暂态稳定评估
1
作者
高正男
郭剑波
+3 位作者
范士雄
马士聪
王铁柱
赵泽宁
《高电压技术》
北大核心
2025年第8期3797-3809,共13页
为提升电力系统暂态稳定评估精度,克服因训练数据不均衡导致的智能体特性抓取困难、学习模型局部收敛的问题,提出一种基于非常规样本挖掘及交替学习的电力系统暂态稳定评估方法。首先,面向海量高维状态数据,提出一种基于互信息熵和K-me...
为提升电力系统暂态稳定评估精度,克服因训练数据不均衡导致的智能体特性抓取困难、学习模型局部收敛的问题,提出一种基于非常规样本挖掘及交替学习的电力系统暂态稳定评估方法。首先,面向海量高维状态数据,提出一种基于互信息熵和K-means聚类的非常规样本提取模型,该模型通过关键特征蒸馏和非常规状态求取实现对非常规样本的筛选;其次,基于筛选结果,建立全样本-非常规样本交替学习的单智能体暂态稳定判断模型,提升神经网络对非常规数据特征的抓取能力,同时,采用并行判稳的方式,实现对各类单智能体的有效利用,整体提高判稳性能;最后,基于PSD-BPA时域仿真平台和IEEE-39节点系统对所提模型进行仿真,相比于传统单智能体模型,改进暂态稳定评估方法在多组测试样本中的平均准确率提升0.53%,平均误判率减少2.34%。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。
展开更多
关键词
暂态稳定评估
特征筛选
非常规样本挖掘
交替学习
神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于非常规样本挖掘及交替学习的电力系统暂态稳定评估
1
作者
高正男
郭剑波
范士雄
马士聪
王铁柱
赵泽宁
机构
中国电力科学研究院有限公司
出处
《高电压技术》
北大核心
2025年第8期3797-3809,共13页
基金
中国电科院青年科学家项目(52420023000Z)。
文摘
为提升电力系统暂态稳定评估精度,克服因训练数据不均衡导致的智能体特性抓取困难、学习模型局部收敛的问题,提出一种基于非常规样本挖掘及交替学习的电力系统暂态稳定评估方法。首先,面向海量高维状态数据,提出一种基于互信息熵和K-means聚类的非常规样本提取模型,该模型通过关键特征蒸馏和非常规状态求取实现对非常规样本的筛选;其次,基于筛选结果,建立全样本-非常规样本交替学习的单智能体暂态稳定判断模型,提升神经网络对非常规数据特征的抓取能力,同时,采用并行判稳的方式,实现对各类单智能体的有效利用,整体提高判稳性能;最后,基于PSD-BPA时域仿真平台和IEEE-39节点系统对所提模型进行仿真,相比于传统单智能体模型,改进暂态稳定评估方法在多组测试样本中的平均准确率提升0.53%,平均误判率减少2.34%。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。
关键词
暂态稳定评估
特征筛选
非常规样本挖掘
交替学习
神经网络
Keywords
transient stability assessment
feature screening
unconventional sample mining
alternate learning
neural network
分类号
TM712 [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
基于非常规样本挖掘及交替学习的电力系统暂态稳定评估
高正男
郭剑波
范士雄
马士聪
王铁柱
赵泽宁
《高电压技术》
北大核心
2025
0
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
