基于模糊支持向量机的电力系统暂态稳定评估

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电力系统暂态稳定评估(TSA)是关系到电力系统安全稳定运行的重要问题。针对支持向量机(SVM)本身存在的训练缺陷,即对于样本的一视同仁,论文提出在SVM中加入模糊隶属度,形成模糊支持向量机(FSVM)进行TSA。在仿真过程中,采用K最近邻方法(K-NN)用于构建模糊隶属度,C++编程实现TSA。针对IEEE 10机39节点新英格兰系统进行仿真,结果显示:该方法比SVM有更高的评估可靠性。
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