《表1 不同暂态稳定评估模型在IEEE 39节点系统的测试性能比较》

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《基于XGBoost-EE的电力系统暂态稳定评估方法》

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在IEEE 39节点系统中，CNN采用{双层卷积+Relu激活层，池化，Dropout层，全连接输出}结构的神经网络结构，卷积核大小为3×3，池化层窗口大小为2×2，Dropout层系数设为0.25，全连接层为1层；SAE采用5层深度网络结构，每层神经元数逐层减少，隐含层单元数目为300-200-150-80-30；ANN的网络结构与SAE相同，隐含层单元数目为200-300-150-100-50。SVM采用径向基核函数RBF(Radial Basis Function），惩罚因子C的取值范围为{0.1，1，10，100，1 000，10 000}，核参数φ的取值范围为{0.5，1，2，4，8，16，32}，最终得到C=100，φ=4；RF的基分类器数量为100，最大深度为10；DT采用C4.5算法，最大深度为9。考虑到各种评估方法的随机性，实验采用了5折交叉验证，评估准确性是交叉验证的平均值，结果如表1所示。