基于MVEE和LSPTSVM的电力系统暂态稳定评估.pdf

电力系统暂态稳定评估是电力工程中的重要环节，它关系到电网在遭受扰动后能否恢复到稳定运行状态。传统的评估方法通常面临特征选择困难和模型训练效率低下的问题。针对这些问题，本文提出了一种结合最小体积闭包椭球（Minimum Volume Enclosing Ellipsoid, MVEE）理论和最小二乘投影孪生支持向量机（Least Square Projection Twin Support Vector Machine, LSPTSVM）的新型评估方法。 最小体积闭包椭球理论是一种数据聚类和降维的方法，它能有效地处理高维数据集。在电力系统暂态稳定评估中，系统运行状态可以看作是多维空间中的轨迹。通过MVEE，可以找到一个最小的椭球体来包围所有这些轨迹，从而简化复杂的数据结构。这一过程不仅有助于减少特征数量，降低计算复杂度，还能保留关键的系统信息，提高评估的准确性。 接下来，论文引入了LSPTSVM作为评估模型。传统的支持向量机（SVM）在处理大规模数据时可能存在计算效率问题，而LSPTSVM通过引入正则化项和改进内部约束条件，大大加快了模型的训练速度，满足了大规模电力系统快速评估的需求。LSPTSVM是一种双核学习算法，能够同时处理分类和回归问题，尤其适合模式识别任务，如电力系统的暂态稳定性判断。 实验部分，作者使用了IEEE-39节点和IEEE-145节点这两个标准电力系统模型进行案例分析。这些案例涵盖了多种不同类型的故障和恢复情况，全面验证了所提出方法的有效性和实用性。实验结果表明，该方法在特征选择、模型训练效率以及评估准确性方面都表现出显著优势。 基于MVEE和LSPTSVM的电力系统暂态稳定评估方法提供了一种新的思路，有效地解决了特征选取难题和模型训练速度问题，为电力系统的稳定运行提供了更加高效和准确的评估工具。这种方法的应用将有助于提升电力系统的安全性和可靠性，对于电力行业的技术发展具有重要的参考价值和指导意义。