[发明专利]一种基于集成学习方案的电力系统动态安全置信评估方法

摘要

一种基于集成学习方案的电力系统动态安全置信评估方法，首先，通过对输入特征全集数据进行特征自动化排序，以便于下一阶段的特征选择，为样本训练提供优质的训练集；再对样本集进行单独的极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)训练，最后对训练好的ELM通过模型拟合达到集成学习，从而得到可靠的信息。本发明受益于ELM的独特性质，通过战略性设计训练和决策规则，使智能系统(Intelligent System，IS)快速学习工作，识别潜在危险，对动态安全评估(Dynamic Security Assessment，DSA)结果可信性提供有效评估具有非常重要的意义。

主权项

1.一种基于集成学习方案的电力系统动态安全置信评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将电力系统实时产生的各种特征数据作为一个输入全集，对输入特征全集进行特征自动化排序；步骤2：对特征自动化的特征全集进行选择，构造最优特征子集；步骤3：对最优的样本训练集进行随机采样；步骤4：对采样样本基进行单个极限学习机训练；步骤5：将多个的ELM训练集进行集成学习；步骤6：通过决策规则和可信度估算选择可信子输出形成最终的系统估算。