《表A 3 5种分类器的评价指标Tab.A3 Evaluation index of 5 types of classifiers》

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《基于正则化投影孪生支持向量机的电力系统暂态稳定评估》

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本文参考文献[15]中的样本集构建方法，在不同负荷水平下，通过BPA仿真软件进行离线N-1故障计算，生成大量N-1故障时的稳定计算数据，将该数据中能够反映系统故障时动态特性的仿真信息用于原始特征集构建，在构建好原始特征集后对其进行特征压缩，通过引入特征相关冗余权重因子，生成候选特征子集，选出最优特征子集，进而确定能有效表征电力系统暂态稳定性的24维特征，如附录A表A1所示，并计算电力系统的样本集。采用所构建的电力系统样本集，通过RPTSVM分类器进行电力系统暂态稳定评估。其中电力系统的暂态稳定状态具有系统稳定和系统不稳定两种状态:系统稳定是指故障后所有发电机的相对功角差最大值Δδmax<360°；反之系统不稳定是指Δδmax≥360°。附录A表A1中t0为故障开始时刻，tcd和tcl分别为故障近端和远端断路器动作时刻，不同时刻的特征可有效反映故障切除后系统的稳定特性。可见，上述所提特征可有效表征系统整个受扰过程的不同侧面和不同阶段的稳定特性，而且特征之间又相互补充。