【摘 要】
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针对现有基于模式识别的暂态评估方法无法在线学习的不足,本文研究了一种基于集成在线序贯极限学习机（OS-ELM）的暂态稳定评估方法。首先,使用基于增量式学习的OS-ELM作为弱分类
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,华北电力大学电气与电子工程学院,国网辽宁省电力有限公司
【基金项目】
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2014国网公司科技项目“柔性环网控制器关键技术研究及示范应用”（2014GW-05）资助.
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针对现有基于模式识别的暂态评估方法无法在线学习的不足,本文研究了一种基于集成在线序贯极限学习机（OS-ELM）的暂态稳定评估方法。首先,使用基于增量式学习的OS-ELM作为弱分类器,然后采用在线Boosting算法进行集成进一步提高评估模型的稳定性和泛化能力,实现评估模型的在线更新。基于新英格兰39节点系统的算例结果验证了所提方法的有效性。
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