基于改进PSO-LSSVM和蒙特卡洛法的电力系统可靠性评估

摘要：

针对电力系统可靠性评估方法耗时长、误差大等问题，提出一种用改进粒子群优化算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）参数，并将构建好的PSO-LSSVM 模型与蒙特卡洛法（MCS）相结合用于发输电系统可靠性评估的方法。该方法通过对PSO算法进行合理的改进，得到更为精确的LSSVM模型参数，建立用于分类系统状态样本的PSO-LSSVM模型。对MCS方法抽取的系统状态样本分类得到故障状态和正常状态，仅对故障状态样本进行可靠性指标计算，统计输出可靠性评估结果。采用该方法对IEEE-RTS 79系统不同运行情况下的可靠性指标进行计算，结果表明该方法保证计算时间不变的同时提高了LSSVM-MCS方法的评估精度。

关键词：电力系统、可靠性评估、粒子群算法、最小二支持向量机、蒙特卡洛法

所属期刊栏目：44

分类号：TM712(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2016-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：458-464