针对现有暂态电压状态的多样化以及暂态电压稳定模型训练速度有待进一步提升的问题,提出一种基于电压轨迹簇和多类间线性判别分析(Multiple Between-class Linear Discriminant Analysis,MBLDA)的交直流系统暂态电压稳定评估方法。首先...针对现有暂态电压状态的多样化以及暂态电压稳定模型训练速度有待进一步提升的问题,提出一种基于电压轨迹簇和多类间线性判别分析(Multiple Between-class Linear Discriminant Analysis,MBLDA)的交直流系统暂态电压稳定评估方法。首先,获取故障后系统关键节点电压受扰轨迹簇信息,借助轨迹簇的几何属性建立暂态电压稳定评估的原始特征集。进而采用ReliefF算法对原始特征集进行压缩,筛选出与系统暂态电压稳定状态密切相关的特征子集,有效表征暂态电压稳定的四种状态(电压迅速恢复、电压延迟恢复、持续低电压、电压振荡)。然后,将高维电压特征空间的特征值方程转化为欠定齐次方程组,提高暂态电压稳定评估模型的训练速度,进而建立大规模系统电压特征集与4种暂态电压稳定状态的映射关系。最后,通过修改后的IEEE39节点系统和修改后的IEEE145节点系统的仿真分析,验证所提方法的可行性与有效性。展开更多
文摘针对现有暂态电压状态的多样化以及暂态电压稳定模型训练速度有待进一步提升的问题,提出一种基于电压轨迹簇和多类间线性判别分析(Multiple Between-class Linear Discriminant Analysis,MBLDA)的交直流系统暂态电压稳定评估方法。首先,获取故障后系统关键节点电压受扰轨迹簇信息,借助轨迹簇的几何属性建立暂态电压稳定评估的原始特征集。进而采用ReliefF算法对原始特征集进行压缩,筛选出与系统暂态电压稳定状态密切相关的特征子集,有效表征暂态电压稳定的四种状态(电压迅速恢复、电压延迟恢复、持续低电压、电压振荡)。然后,将高维电压特征空间的特征值方程转化为欠定齐次方程组,提高暂态电压稳定评估模型的训练速度,进而建立大规模系统电压特征集与4种暂态电压稳定状态的映射关系。最后,通过修改后的IEEE39节点系统和修改后的IEEE145节点系统的仿真分析,验证所提方法的可行性与有效性。
