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热力发电 2024年第8期53卷 143-151页

作者：陈超余成波左立昕重庆理工大学电气与电子工程学院重庆400054 重庆市能源互联网工程技术研究中心重庆400054

为进一步提高暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)的精准度和可靠性,提出一种基于统计学与Shapley值结合的特征选择方法(powershap),并建立电力系统TSA模型。首先,根据电力系统运行时的稳态分量构建输入特征集,采用Powers... 详细信息

为进一步提高暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)的精准度和可靠性,提出一种基于统计学与Shapley值结合的特征选择方法(powershap),并建立电力系统TSA模型。首先,根据电力系统运行时的稳态分量构建输入特征集,采用powershap将数据集分为多个数据子集进行训练,筛选出关键特征集;其次,利用关键特征集训练多个CatBoost模型并进行TSA,生成TSA模型;最后,在新英格兰10机39节点系统和加入新能源发电的新英格兰54机118节点系统上进行仿真实验,并给出评估结果。实验得出:在新英格兰10机39节点系统中采用基于powershap特征选择的方法进行分类,其准确率能够达到99.79%;在改进的新英格兰54机118节点系统上,其准确率能够达到99.49%,说明该方法能够有效进行电力系统暂态稳定评估,并且验证了所提TSA模型具有较好的鲁棒性与泛化能力。

关键词：电力系统暂态稳定评估特征选择 powershap CatBoost

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