用于暂态稳定评估的人工神经网络输入空间压缩方法

被引：24

作者：

张琦

韩祯祥

曹绍杰

顾雪平

机构：

[1] 浙江大学电气工程学院!杭州

[2] 香港城市大学智能设计、自动化及制造研究中心!香港

[3] 华北电力大学电力工程系!保定

来源：

电力系统自动化 | 2001年 / 02期

关键词：

电力系统; 暂态稳定评估; 神经网络; 粗糙集; 决策表;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM712 [电力系统稳定];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

应用粗糙集理论中的决策表化简技术 ,提出了一种压缩人工神经网络 (ANN)输入空间的方法 ,改善了 ANN用于电力系统暂态稳定评估 (TSA)时面临的数据训练瓶颈问题。由于训练样本是连续性的数据 ,采取了 3种离散化方法 :等频法、等距法和最大熵法。用 1 0机 39节点的新英格兰系统测试了该数据压缩方法的有效性。ANN初始输入变量为 1 1个 ,利用粗糙集化简方法抽取出 6个关键特征变量 ,样本集压缩了 45.5% ,而 ANN稳定分类器的判别效果并没有因此受到影响。

引用

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