基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估

	基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估
	张晓英1 ; 史冬雪 2; 张琎 2; 张鑫 3
	2024-04-15
发表期刊	兰州理工大学学报
ISSN	1673-5196
卷号	50 期号:02 页码:96-103
摘要	针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大，影响模型训练时间，降低计算效率等问题，提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集，采用核主成分分析算法对特征量进行非线性数据处理，提取出最优的特征集.然后将降维后的特征集作为CPSO-BP神经网络输入量进行监督学习，将得到的模型按照临界故障切除时间裕度值的大小进行分类，将分类后的样本进行风电并网系统的暂态电压稳定性评估和临界故障切除时间裕度值预测.仿真分析结果表明，对输入特征进行降维，保留重要输入特征量，剔除冗余特征量，不仅简化了模型，还提高了网络评估的准确性和计算效率.
关键词	风电并网核主成分分析算法降维 CPSO-BP神经网络暂态电压稳定性评估
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收录类别	北大核心
语种	中文
资助项目	国家自然科学基金(51867015)
中图分类号	TM712;TM614
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/170684
专题	电气工程与信息工程学院
通讯作者	张晓英
作者单位	1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 2.国网甘肃省电力公司陇南供电公司; 3.国网甘肃省电力公司超高压公司
第一作者单位	电气工程与信息工程学院
通讯作者单位	电气工程与信息工程学院
第一作者的第一单位	电气工程与信息工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	张晓英,史冬雪,张琎,等. 基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估[J]. 兰州理工大学学报,2024,50(02):96-103.
APA	张晓英,史冬雪,张琎,&张鑫.(2024).基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估.兰州理工大学学报,50(02),96-103.
MLA	张晓英,et al."基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估".兰州理工大学学报 50.02(2024):96-103.