[发明专利]一种基于RPTSVM的电力系统暂态稳定评估方法

摘要

本发明实施例提供的一种基于RPTSVM的电力系统暂态稳定评估方法，通过采用能量函数指标和电力系统指标构造原始特征集，可以降低特征集维数和减少冗余信息，是样本集构造的新思路；通过最大相关最小冗余特征选择方法对电力系统指标和投影能量函数指标进行特征压缩，寻找对电网暂态变化敏感度高的电力系统特征子集，可进一步减少冗余信息，降低特征维数；RPTSVM在优化目标函数中加入正则项重构分类器后进行电力系统暂态稳定评估，可确保暂态稳定评估的稳定性，避免PTSVM进行暂态稳定评估时类方差矩阵非满秩缺陷，提高PTSVM评估模型的泛化能力；通过遗产算法进行参数优化，合理选择种群数量，可在保证选择出最优参数组合的前提下，节省计算时间。

主权项

一种基于RPTSVM的电力系统暂态稳定评估方法,其特征在于，包括：S1：获取电力系统响应轨迹数据，选取蕴含电力系统暂态稳定状态的离线或在线的监测数据作为数据源，对数据源进行特征提取，确定电力系统指标和投影能量函数指标，通过最大相关最小冗余特征选择方法对电力系统指标和投影能量函数指标进行特征压缩，寻找对电网暂态变化敏感度高的电力系统特征子集，将样本数据按一定的比例分为训练样本数据和测试样本数据；S2：以训练样本数据作为RPTSVM的输入，训练具有线性分类功能的RPTSVM的数学模型并计算获得训练集样本数据中稳定类与不稳定类投影坐标轴，将RPTSVM的数学模型非线性转化为具有非线性分类功能的RPTSVM数学模型并计算非线性转化后的训练集样本数据中稳定类和不稳定类的投影坐标轴，即获得RPTSVM电力系统暂态稳定评估模型；S3：根据RPTSVM电力系统暂态稳定评估模型对用测试样本数据模拟的电力系统状态进行稳定性评估，针对实际电力系统的故障类型，依据电力系统特征子集相对于电力系统稳定类与不稳定类的隶属度将故障划归到相应的类，若分类为不稳定类，则确定该故障为严重故障；否则确定该故障为不严重故障。