基于机器学习的分布式智能电网稳定性分析

来源 :广东电力 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shengchunquan

【摘要】

：

分布式智能电网(decentralized smart grid,DSG)是针对存在弹性节点的电力网络所提出的新技术,其可在不对基础架构进行大范围改造的前提下实现动态电价需求响应。为了分析DSG

【作者】

：

陈旭安源孙正龙韩智刚赵庆贺陈立铭陈师

【机构】

：

国网冀北电力有限公司张家口供电公司,西安理工大学电气工程学院,东北电力大学电气工程学院,东北农业大学电气与信息学院,国网吉林省电力有限公司长春供电公司

【出处】

：

广东电力

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

智能电网电网稳定性数据挖掘机器学习 smart gridpower grid stabilitydata miningmachine learning

【基金项目】

：

吉林市杰出青年人才培养项目(20190104121)

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分布式智能电网(decentralized smart grid,DSG)是针对存在弹性节点的电力网络所提出的新技术,其可在不对基础架构进行大范围改造的前提下实现动态电价需求响应。为了分析DSG的系统稳定性,应用具有代表性的6种机器学习分类模型,分析4节点系统10000个样本的稳定性数据,结合电力系统安全性、稳定性、经济性3个方面的需求,测试各分类模型对DSG系统稳定性预测的效果。测试结果表明:带有高斯核函数的支持向量机(radial basis function kernel support vecto

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