[发明专利]基于差分进化极限学习机的电力系统暂态稳定评估方法

权利要求书

1.一种基于差分进化极限学习机的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过时域仿真法对电力系统典型运行方式下的故障进行仿真，得到原始的仿真数据；

步骤2：从原始数据中提取特征，并对特征进行数据归一化处理；

步骤3：根据暂态稳定指标对样本数据进行标注，稳定样本标注为1，不稳定样本标注为0；

步骤4：构建基于差分进化极限学习机的暂态稳定评估模型，并将步骤3中标注好的数据集按8：2划分为训练集/测试集，各子集通过均匀随机抽样从总样本集中取出，保证稳定/失稳样本比例与总体样本一致；

步骤5：利用步骤4中构建的训练集和测试集以评估准确率为标准对步骤4中的暂态稳定评估模型进行寻优，保存最佳精度的模型；

步骤6：利用步骤2和步骤4对WAMS系统采集得到的新电力系统数据信息进行处理，构建测评数据集；

步骤7：利用步骤5中的最佳精度模型对测评数据集进行评估，得到稳定性结果。

2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于：所述步骤2中的归一化方法将对样本集进行归一化处理，归一化公式为：

其中x^j表示第j个特征原始特征值，x表示归一化后的特征值，和分别表示样本集中所有样本第j个特征的均值和标准差。

3.根据权利要求1中所述的评估方法，其特征在于：所述步骤3中，对于每个样本，依据暂态稳定指标TSI来对其进行暂态稳定标注，TSI的公式为：

其中Δδmax为发生扰动后4s末任意两台发电机功角差最大值，对于每个样本，如果TSI为正，则系统是稳定的，样本标签标注为1；如果TSI为负，系统是不稳定的，样本标签标注为0。

4.根据权利要求1所述的暂态稳定评估方法，其特征在于：所述步骤4中，构建的极限学习机利用差分进化算法对其权值和阈值进行寻优，避免因随机初始化而造成极限学习机的不稳定。

5.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于：通过各种典型运行方式下的数据集，对步骤4中的暂态稳定评估模型部分参数进行寻优，保持最佳模型，对步骤6中的在线预测数据集，利用步骤4中保持好的评估模型，得到稳定评估结果。