基于CK-means与CatBoost算法的电力系统暂态稳定评估
张宜
范菁
曲金帅
肖云波
乔钰彬
云南民族大学电气信息工程学院 昆明 650500
摘要：考虑到电力系统中,失稳数据样本远少于稳定数据样本,针对数据不平衡问题,论文首先提出了基于Canopy和K-means算法的数据分解方法,对稳定和失稳样本进行分解,缓解数据不平问题对评估效果的影响;其次利用CatBoost算法对分解后的数据进行暂态稳定评估;通过新英格兰10机39节点系统仿真算例,在准确率和召回率方面与其他发现进行了比较,论文方法都具有一定的优势;同时,考虑到同步相量测量装置(Phasor Measurement Unit,PMU)配置的实际情况,检验了算法在不同PMU安装数量情况下的评估效果,论文方法较传统方法,受PMU数量的减少影响小.
关键词：数据不平衡CatBoost暂态稳定评估PMU配置
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61540063)
论文发表日期：2024-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 2566-2571 )
英文信息