《表5 缺失多台发电机信息时的集合组成》

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《基于集成深度置信网络的精细化电力系统暂态稳定评估》

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集成DBN在测试集上的表现性能如图4(a）所示。图中，从左到右依次是按照预测准确率Ac的值进行降序排列，可以看出当缺失1台发电机时，集成DBN模型的预测精度Ac值保持在98.2%以上，Gmean值保持在97.8%以上。此外，考虑缺失多台发电机信息时模型的评估性能，由于缺失多台发电机时的随机性，排列组合情况比较多。因此，本文构造8种不同的集合，每个集合中的发电机数目按照缺失一台后的预测准确率的降序排列进行逐一减少。8种集合的发电机信息组成如表5所示，并用8种集合所对应的测试集进行测试，得到的各项评价指标如图4(b）所示。