【摘 要】
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广域测量系统(Wide Area Measure System)的出现,为大电网在线暂稳预测提供了新的实时数据平台.本文基于WAMS 数据,通过CCCOI-RM 变换将系统进行简化等值,采用最小二乘支持向量机回归算法(Least Square Support Vector Regression，LS-SVR)的出色学习性能和非线性处理能力,对等值系统的功角轨迹进行在线学习和实时预测,并进一步使用极
【机 构】
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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学),重庆市,400044 西安科技大学电控学院
【出 处】
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重庆市电机工程学会2008年学术会议
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广域测量系统(Wide Area Measure System)的出现,为大电网在线暂稳预测提供了新的实时数据平台.本文基于WAMS 数据,通过CCCOI-RM 变换将系统进行简化等值,采用最小二乘支持向量机回归算法(Least Square Support Vector Regression，LS-SVR)的出色学习性能和非线性处理能力,对等值系统的功角轨迹进行在线学习和实时预测,并进一步使用极值、阈值双重判据进行暂态稳定性判断.本文方法不用考虑系统详细结构,计算速度快.仿真分析表明采用本文算法相比常规回归算法而言,其精度更高、预测时间更长,从而为下一步采取相应的紧急预控制措施提供相对充裕的时间窗口.
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