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基于XGBoost算法的电力系统暂态稳定评估

基于XGBoost算法的电力系统暂态稳定评估

Transient stability assessment of power system based on XGBoost algorithm

Transient stability assessment of power system based on XGBoost algorithm

doi:
10.16081/j.issn.1006-6047.2019.03.012
摘要:
针对暂态稳定评估问题的特点,在改进极限梯度提升(XGBoost)算法的基础上进行暂态稳定评估.根据电网物理特点,定义能够反映电力系统稳态运行状态的特征集;研究XGBoost算法用于暂态稳定评估的过程:针对暂态稳定预测中2类错误严重程度不同的特点,定义包含注意力系数的对数损失函数,使得模型对不稳定样本的误预测情况减少;使用Logistic函数将模型输出概率化,用于衡量XGBoost模型输出的可靠程度,预防部分误预测;给出针对任意系统随机产生样本集的方法.IEEE 39节点系统仿真结果表明,XGBoost算法在准确率上均高于其他几类常用机器学习算法,优化后的损失函数降低了不稳定样本错误分类的可能性,使该算法的召回率较优于其他方法,且概率化输出的形式有助于评估模型输出的可靠程度,降低了误预测的概率.
作者 张晨宇 [1] 王慧芳 [1] 叶晓君 [2]
Author: ZHANG Chenyu[1] WANG Huifang[1] YE Xiaojun[2]
作者单位
  1. 浙江大学电气工程学院,浙江杭州,310027
  2. 广东电网有限责任公司惠州供电局,广东惠州,516003
期 刊: 电力自动化设备 ISTIC EI SCI PKU CSSCI
Journal: Electric Power Automation Equipment
年,卷(期) 2019, 39(3)
分类号 TM712
关键词: 暂态 知识脉络 稳定性 知识脉络 XGBoost算法 知识脉络 机器学习 知识脉络 人工智能 知识脉络 Logistic函数 知识脉络
机标分类号
基金项目 广东电网公司科技项目
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