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基于斜回归树及其集成算法的静态电压稳定规则提取
文献摘要：
可再生能源渗透率的增加给电力系统安全稳定运行带来持续性的挑战,传统方法分析系统稳定性、控制电网稳定运行变得愈加困难.针对这一难题,提出了内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行框架以及用于电力系统安全稳定规则提取的斜回归树及其集成算法.该算法首先优化斜划分系数以训练单棵斜回归树,然后利用boosting思想集成斜回归树,并通过正则化方法保证树的稀疏度,增强算法的可解释性.相比神经网络等黑箱模型,文中提出的方法能够提取显式安全稳定规则,为内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行奠定了基础.最后,以静态电压稳定问题为例验证算法的有效性,算例验证结果表明所提算法具有良好的可解释性、较强的表示能力和较高的集成效率.
文献关键词：
静态电压稳定;高比例可再生能源;集成学习;斜回归树;极端梯度提升算法
中图分类号：
作者姓名：
贾宏阳;侯庆春;刘羽霄;张宁;范越
作者机构：
电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室,清华大学,北京市 100084;清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市 100084;国网青海省电力有限公司,青海省西宁市 810008
文献出处：
引用格式：
[1]贾宏阳;侯庆春;刘羽霄;张宁;范越-.基于斜回归树及其集成算法的静态电压稳定规则提取)[J].电力系统自动化,2022(01):51-59
A类：
斜回归树
B类：
集成算法,静态电压稳定,规则提取,可再生能源渗透率,加给,电力系统安全,安全稳定运行,系统稳定性,电网稳定,得愈,内嵌,安全稳定约束,电力系统优化,优化运行,运行框架,boosting,正则化方法,稀疏度,增强算法,可解释性,比神,黑箱模型,显式,稳定问题,算例验证,示能,高比例可再生能源,集成学习,极端梯度提升算法
AB值：
0.266868
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