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申请/专利权人：武汉大学;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
摘要：本发明提供了电力系统暂态稳定关键特征选择方法、系统及存储介质。包括：步骤1，数据预处理；步骤2，基于预处理后的数据进行暂态稳定关键特征选择；步骤2.1，灰狼优化算法的初始化及更新；步骤2.2，建立暂态稳定关键特征选择适应度函数；步骤2.3，关键特征选择优化算法搜索空间变换；步骤2.4，融合两阶段突变，得到关键特征选择结果；步骤3，基于暂态稳定关键特征进行暂态稳定评估模型训练。步骤4：基于训练好的模型对电力系统进行暂态稳定在线评估。本发明使得获取得暂态稳定关键特征对电力系统暂态稳定评估的影响最大化且数量最小化，大大降低模型训练与预测的计算负担以及过拟合风险。
主权项：1.一种电力系统暂态稳定关键特征选择方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1.数据预处理：获取不同情形下的电力系统故障切除瞬间采集的所有特征向量和系统不同运行状态下的暂态稳定状况构造第一样本集，并利用构造的第一样本集，对特征向量进行归一化处理，得到归一化的特征向量，基于归一化的特征向量和系统不同运行状态下的暂态稳定状况构造第二样本集x*；步骤2.暂态稳定关键特征选择：对灰狼优化算法初始化及更新，并建立适合电力系统暂态稳定关键特征选择特点的适应度函数，用sigmoid函数将灰狼优化算法的连续搜索空间转换为二进制搜索空间以匹配暂态稳定特征选择的性质，然后将两阶段突变融入到灰狼优化算法中，输入第二样本集进行迭代更新，直至适应度函数值稳定达到最小，获取选择得到的最优特征集，作为暂态稳定的关键特征；步骤3.暂态稳定评估模型训练：以包装法中的KNN分类器作为暂态稳定评估模型，利用所述步骤2中获取的暂态稳定关键特征训练评估模型，训练完成的暂态稳定评估模型用于在线的暂态稳定评估；步骤4.在线评估：在线获取电力系统的量测数据，选择影响暂态稳定的关键特征量数据输入到训练完成的暂态稳定评估模型中，得到可靠的暂态稳定评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 电力系统暂态稳定关键特征选择方法、系统及存储介质
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