基于相关向量机的故障后功角稳定分析
(0) 能源互联成为了当前研究的热点,随着大规模新能源接入电网,将会对电力系统的安全运行带来新的挑战。在线快速稳定性分析是解决这一问题的有效途径之一。传统的电力系统暂态安全分析方法已经难以适应当下在线应用,而大数据处理和机器学习的进一步发展为其提供了新的思路。采用基于贝叶斯框架的相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的分类模型,设计一种功角分析策略,找出适当的采样点个数作为RVM 的输入量,得到系统中各发电机功角关系从而判断出机组运行情况。在新英格兰10 机39 节点系统中验证并显示了较高的准确度。
电力系统 功角稳定 暂态稳定 相关向量机 贝叶斯概率学习
李海英 薛琢成
上海理工大学电气工程系,上海 200093
国内会议
珠海
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3098-3104
2018-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）