基于半监督MPSVM的电力系统暂态稳定评估.pdf

【基于半监督MPSVM的电力系统暂态稳定评估】 电力系统的暂态稳定评估是确保电网安全稳定运行的关键环节，特别是在大规模新能源并网和电力电子设备广泛应用的背景下，这一问题显得尤为重要。传统的暂态稳定评估方法往往依赖于大量的人工经验判断和耗时的模拟计算。近年来，随着机器学习技术的发展，特别是半监督学习的应用，为电力系统的暂态稳定评估提供了新的思路。 半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法，它能够利用有限的标记数据和大量的未标记数据来构建模型。在电力系统暂态稳定评估中，这种学习方式可以更有效地利用样本数据，提高评估的准确率。本文提出的基于半监督近似流形支持向量机（MPSVM）的方法，正是以此为基础，旨在改进传统支持向量机（SVM）的性能，尤其在处理大量无标签样本时。 MPSVM 是一种改进的支持向量机模型，它在正则项中引入了判别变量，这使得模型能更好地捕获样本数据内部的几何结构信息，从而区分电力系统稳定状态和不稳定状态之间的差异。通过最大距离理论，MPSVM 能够量化两类样本之间的边界，这有助于准确划分系统稳定性。将这一理论应用于暂态稳定评估，可以将问题转化为求解特征值问题，从而找到最佳分类超平面。 为了进一步提升评估模型的准确性，文章采用了贝叶斯非线性分层模型来确定最优参数。贝叶斯方法通过考虑参数的先验分布，能够对模型进行概率解释，降低过拟合风险，提高模型的泛化能力。这种分层模型能够适应电力系统复杂多变的特性，确保模型在不同工况下的有效性。 论文通过 IEEE39 标准系统和鞍山电网的仿真分析验证了该评估模型的性能。仿真结果表明，基于半监督MPSVM的暂态稳定评估方法不仅提高了评估精度，还具有良好的适用性和鲁棒性，这对于实时监测和预防电力系统潜在的稳定性问题具有重要的实际意义。 此外，文章引用的相关文献和专业指导也表明，这个研究结合了当前电力技术的发展趋势，为电力系统的智能监控和控制提供了理论支持和技术参考。未来的研究可能进一步探讨如何优化MPSVM模型，以及如何将这种方法拓展到更复杂的电力系统场景中，以应对更加严峻的电力稳定性挑战。 基于半监督MPSVM的电力系统暂态稳定评估是一种创新的评估手段，它结合了先进的机器学习算法和电力系统的特点，有望成为电力系统稳定分析领域的一个重要工具。