【作者】 吴军基； 盛琪； 杨伟； 张俊芳；

【Author】 WU Jun-ji SHENG Qi YANG Wei ZHANG Junfang(School of Power,Nanjing University of Science & Technology,Jiangsu,Nanjing 210094,China)

【机构】 南京理工大学动力学院；

【摘要】 电力系统暂态稳定评估(TSA)是关系到电力系统安全稳定运行的重要问题。针对支持向量机(SVM)本身存在的训练缺陷,即对于样本的一视同仁,论文提出在SVM中加入模糊隶属度,形成模糊支持向量机(FSVM)进行TSA。在仿真过程中,采用K最近邻方法(K-NN)用于构建模糊隶属度,C++编程实现TSA。针对IEEE 10机39节点新英格兰系统进行仿真,结果显示:该方法比SVM有更高的评估可靠性。更多还原

【Abstract】 Power system transient stability assessment (TSA) is one important problem to the power system stability.To the training limitation of support vector machine (SVM) that it treats every subject same,This paper proposed that add fuzzy membership degree to SVM,then use fuzzy support vector machine (FSVM).to TSA.In the process of simulation,use K-NN to construct fuzzy membership degree,then TSA through C++.Applications to the New England 10-Machine Power System demonstrate that it has much higher assessment reliability for TSA problems of power systems.更多还原