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基于迁移学习的智能静态电压稳定评估方案
文献摘要：
由于电力系统拓扑结构复杂多变,基于数据驱动的静态电压稳定评估通常存在模型泛化能力不足的问题.针对该问题,文中提出了一种基于迁移学习的智能静态电压稳定评估方案.基于最大相关最小冗余(Maximal Rel-evance Minimal Redundancy,MRMR)准则和shapley值构建S-MRMR特征选择框架,对离线生成的数据集进行数据降维;基于梯度提升分段线性回归树(Gradient Boosting With Piecewise Linear Regression Trees,GBDT-PL)算法构建静态电压稳定评估模型,提取电力系统运行特征与静态电压稳定指标间的映射关系;利用迁移学习对GBDT-PL模型进行实时更新,提高模型的泛化能力.在由电力系统仿真软件PSS/E提供的23节点系统和1648节点系统上的仿真结果表明,文中所提方案对电力系统拓扑结构变化具有较强的鲁棒性,能够满足在线电压稳定评估的要求,为数据驱动方法实际应用于静态电压稳定评估提供了有益的参考.
文献关键词：
静态电压稳定评估;最大相关最小冗余准则;梯度提升分段线性回归树;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
晏光辉;刘颂凯;张磊;龚小玉
作者机构：
三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002;三峡大学经济与管理学院,湖北宜昌443002
文献出处：
引用格式：
[1]晏光辉;刘颂凯;张磊;龚小玉-.基于迁移学习的智能静态电压稳定评估方案)[J].电测与仪表,2022(02):92-99
A类：
梯度提升分段线性回归树
B类：
迁移学习,静态电压稳定评估,评估方案,系统拓扑,拓扑结构,常存,模型泛化,泛化能力,Maximal,Rel,evance,Minimal,Redundancy,MRMR,shapley,特征选择,离线,数据降维,Gradient,Boosting,With,Piecewise,Linear,Regression,Trees,GBDT,PL,电力系统运行,运行特征,映射关系,实时更新,电力系统仿真软件,PSS,节点系统,线电压,数据驱动方法,于静,最大相关最小冗余准则
AB值：
0.25191
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