检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]四川大学电气信息学院,610065
出 处:《电气应用》2007年第5期21-25,共5页Electrotechnical Application
基 金:973项目(2004CB217909);自然科技基金重大项目(50595412)。
摘 要:采用最小二乘支持向量机回归模型构造电力系统动态安全域的稳定裕度拟合器,并分别采用粒子群优化算法和多层动态自适应搜索技术选择最小二乘支持向量机的参数,对系统既定故障下运行点的临界切除时间进行在线拟合并计算出稳定裕度的平均相对误差。以EPRI36节点模型为算例进行仿真计算,并将两种参数优化方法与贝叶斯框架理论自动优选方法得到的结果进行比较,仿真结果表明这两种方法能提高拟合的精度,具有一定的实用价值。This paper uses the regression arithmetic of Least Squares Support Vector Machine (LS-SV M ) to built the stability margin imitation machine for imitating the critical cuttingtime on-line and computing its transient stability margin, to same fixed fault. At the same time, it uses the particle swarm algorithm (PSO) and the multi-layer adaptive best-fitting parameters search algorithm to induct best-optimized parameters. It is tests on the EPRI36 bus model of PSASP, and compares the result of the two methods and the Bayesian framework. The result indicates the two method can achieve greater accuracy and is practical in use.
关 键 词:动态安全域 稳定裕度 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法
分 类 号:TM712[电气工程—电力系统及自动化]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.185