基于决策表-粗糙集理论的动态安全分析神经网络输入特征优选

摘要：

提出了一种动态安全分析神经网络输入特征的优选方法.该方法将决策表最优特征子集理论与粗糙集理论的元素离散化方法相结合,在保证较高精度的运行点分类和稳定裕度计算的基础上,从大维数的注入元中优选特征元作为神经网络输入特征,以降低其输入特征的个数,较好地解决了神经网络动态安全域方法用于大系统所面临的"维灾难"问题.通过对电力系统分析综合程序(PSASP)中EPRI-36测试系统的仿真计算,验证了该方法的有效性.

关键词：电力系统、动态安全分析、动态安全域、人工神经网络、决策表最优特征子集、粗糙集

所属期刊栏目：28

分类号：TM712;TP183(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2004-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：25-29