【摘 要】
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随着电网互联层级的高速发展以及新能源的大规模接入，电网动态特性日益复杂，安全防控策略失配风险增大，这对电力系统暂态稳定评估的快速性与准确性提出了更高的要求。基于数据驱动的暂态稳定评估方法可利用系统故障后的动态响应时序数据实现较为精准的稳定性评估，但面对来自于电网的高维数据特征时，直接使用原始时序数据进行模型训练与预测常常会带来极大的计算负担以及过拟合的风险。针对以上问题，本文提出了一种基于增强进化
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金（U2066601）；
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随着电网互联层级的高速发展以及新能源的大规模接入，电网动态特性日益复杂，安全防控策略失配风险增大，这对电力系统暂态稳定评估的快速性与准确性提出了更高的要求。基于数据驱动的暂态稳定评估方法可利用系统故障后的动态响应时序数据实现较为精准的稳定性评估，但面对来自于电网的高维数据特征时，直接使用原始时序数据进行模型训练与预测常常会带来极大的计算负担以及过拟合的风险。针对以上问题，本文提出了一种基于增强进化计算的电力系统暂态稳定关键特征智能选择方法。首先，为了充分考虑系统的时序动态信息，采用基于进化计算的包裹式特征选择框架，在选择过程中嵌入多维时间序列分类模型作为子集评价器。随后，为了改善特征选择过程中的局部停滞以及优化低效问题，提出了一种基于信息理论的迭代寻优增强策略，使用特征优先级分数引导寻优算法的进化方向。最后，基于IEEE39节点系统的仿真算例表明，所提方法能够以更高的计算效率得到更优的特征子集，对于提升电力系统暂态稳定评估的快速性与准确性具有重要帮助。
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