基于蚁群算法的暂态稳定评估输入特征的识别
本文提出了基于蚁群优化算法和k阶近邻法(k-NN)相结合的特征选择算法实现暂态稳定评估过程中关键特征的识别过程。选择稳态潮流量构成电力系统暂态稳定评估的候选特征集，利用蚁群优化算法搜索特征子集，然后用k-NN分类器的分类效果和所选特征子集维数的综合指标作为特征子集的评价函数，从而实现关键特征的选择。通过对10机39节点系统进行计算，用所选择关键特征形成的稳定判别规则能很高精度地判定系统的稳定水平，结果验证了所提方法的有效性。
暂态稳定评估 特征选择 蚁群算法 k阶近邻法 电力系统 稳态潮流量
章小强 管霖
华南理工大学电力学院,广东省广州市 510640
国内会议
北京
中文
1660-1663
2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）