一种基于LS-SVR的电网在线暂态稳定性预测新方法

摘要：

广域测量系统 WAMS(Wide Area Measure Systom)的出现,为大电网在线暂稳预测提供了新的实时数据平台,基于WAMS数据,通过CCC01-RM变换将系统进行简化等值,采用最小二乘支持向量机回归算法LS-SVR(Least Square Support Vectot Regression)的出色学习性能和非线性处理能力,对等值系统的功角轨迹进行在线学习和实时预测,并进一步使用极值、阈值双重判据进行暂态稳定性判断.该方法不用考虑系统详细结构,计算速度快,预测时间长,仿真分析表明所提出的方法能够快速准确地预测电力系统的暂态稳定性,并为下一步采取相应的紧急预控制措施提供相对充裕的时间窗口.

关键词：广域测量系统(WAMS)、相量测量单元(PMU)、最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)、暂态稳定、功角预测

所属期刊栏目：36

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：重庆市科委自然科学基金资助项目2006BB6209

在线出版日期：2008-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：9-14