典型文献
基于自然梯度提升的静态电压稳定裕度预测及其影响因素分析
文献摘要：
为提升电压稳定裕度预测的精准度和增强预测模型的可解释性,将自然梯度提升算法与沙普利值加性解释理论应用于电压稳定裕度预测中.以离线样本为基础,采用自然梯度提升算法探索运行状态变量与电压稳定裕度间的非线性映射关系,构建自然梯度提升驱动的电压稳定裕度预测模型.然后,引入沙普利值加性解释理论对自然梯度提升模型进行解释,构建基于沙普利值加性解释理论的电压稳定裕度预测影响因素分析架构,并通过全局分析和个体分析两个角度,给出各特征量对于电压稳定裕度预测的具体影响过程,挖掘出导致系统电压稳定裕度降低的关键因素.在新英格兰39节点系统上的算例分析结果表明,与其他算法相比,自然梯度提升不仅具有最佳的预测精度,还拥有良好的鲁棒性与泛化能力,并且基于沙普利值加性解释理论的影响因素分析架构为电压稳定裕度预测提供了依据和支撑.
文献关键词：
电压稳定裕度;机器学习;自然梯度提升;沙普利值加性解释;可解释性
中图分类号：
作者姓名：
王强;陈浩;刘炼
作者机构：
三峡大学电气与新能源学院,宜昌 443000
文献出处：
引用格式：
[1]王强;陈浩;刘炼-.基于自然梯度提升的静态电压稳定裕度预测及其影响因素分析)[J].电力系统及其自动化学报,2022(09):130-137
A类：
沙普利值加性解释
B类：
自然梯度提升,静态电压稳定,电压稳定裕度,可解释性,梯度提升算法,理论应用,离线,状态变量,非线性映射,映射关系,全局分析,特征量,具体影响,影响过程,挖掘出,导致系统,新英格兰,节点系统,算例分析,泛化能力
AB值：
0.120733
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