发明专利已授权

基于边界区域重要性采样与核向量机的暂态安全评估方法

📄 申请号：CN202010301010.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-04-16

公开号

CN111401476B

公开日

2023-11-03

申请人

三峡大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2411

IPC 分类号

G06F18_2411 , G06N20_10 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习核方法电力系统分析

应用场景

电力系统暂态稳定评估, 电网安全运行, 智能电网, 调度自动化, 电力系统运行控制

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摘要

基于边界区域重要性采样与核向量机的暂态安全评估方法，包括以下步骤：步骤一：获得系统运行样本，构建暂态安全指标，建立相应的样本数据库；步骤二：对样本数据库进行采样，以高效的生成离线训练样本集，并进行归一化以减轻机器计算负担；步骤三：构建电力系统暂态安全评估模型，并利用训练样本集对模型进行离线训练；步骤四：基于电力系统实时运行数据，利用持续更新的暂态安全评估模型完成对电力系统实时暂态安全状态的评估，得到最终暂态稳定评估结果。本发明的目的是为了提供一种有利于提高训练过程的速度和评估过程精度的方法，并且在电力系统暂态安全评估领域具有较强的适用性，可以避免大停电事故。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于梯度提升决策树和遗传算法的印染定型机能耗优化

当前第 / 件

一种基于改进AdaBoost的电力系统静态电压稳定评估方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2411)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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