[发明专利]基于机器学习的稳定性指标构造方法及装置有效
| 申请号： | 201910044860.8 | 申请日： | 2019-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN109816235B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 胡伟;张毅;刘劲松;刘芮彤;张强;习学农;王晓华;罗林林;喻正春;孙树双;罗春林;朴京泽;母磊;蔡绍荣;纪大付;罗修明;冯达 | 申请（专利权）人： | 国家电网有限公司;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;清华大学;国网西藏电力有限公司;国家电网公司西南分部 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的稳定性指标构造方法及装置，方法包括：获取稳定性指标的训练样本，训练样本包括稳定样本和不稳定样本；根据稳定性指标的预设要求在支持向量机模型SVM的约束条件中引入松弛变量；分别去掉稳定样本和不稳定样本的约束条件中的松弛变量得到激进型支持向量机模型ASVM和保守支持向量机模型CSVM；根据ASVM和CSVM的边界距离之差得到不稳定评估指标DD；根据ASVM和CSVM改造DD，并结合Ridge回归算法进行拟合，以构造稳定性指标。该方法通过将SVM的优点与Ridge回归算法相结合得到稳定性指标表征系统稳定裕度，用于稳定性判断的辅助决策，从而提高紧急控制的决策能力与精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 稳定性 指标 构造 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的稳定性指标构造方法，其特征在于，包括以下步骤：获取稳定性指标的训练样本，其中，所述训练样本包括稳定样本和不稳定样本；根据稳定性指标的预设要求在支持向量机模型SVM的约束条件中引入松弛变量；分别去掉所述稳定样本和不稳定样本的约束条件中的松弛变量得到激进型支持向量机模型ASVM和保守支持向量机模型CSVM；根据所述ASVM和所述CSVM的边界距离之差得到不稳定评估指标DD；以及根据所述ASVM和所述CSVM改造所述DD，并结合Ridge回归算法进行拟合，以构造稳定性指标。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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