基于PMU测量数据的暂态稳定预测分类特征选择

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【摘要】

：

为了保证电力系统的安全稳定运行,需要对事故发生后的系统进行稳定性预测,从而判断事故发生后系统的稳定性是否会遭到破坏,并根据预测的结果采取相应的控制措施。基于人工神经网络的暂态稳定预测以其很高的预测速度成为一种重要的暂态稳定预测方法。基于GPS技术的相量测量单元(PMU)为基于神经网络的暂态稳定预测提供了新的输入特征,而输入特征选择是基于神经网络暂态稳定预测的首要问题,稳定分类的准确性主要取决于所选

【作者】

：

汪马翔

【机构】

：

华北电力大学

【发表日期】

：

2006年12期

【关键词】

：

PMU 暂态稳定预测神经网络模拟退火类内类间离散度

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