基于Bagging集成学习的电力系统暂态稳定在线评估 - 赵冬梅; 谢家康; 王闯; 王浩翔; 姜威; 王怡 (电力系统保护与控制, 2022)
针对传统机器学习在处理暂态稳定评估时所表现出的稳定性差、精度低等问题以及离线训练的局限性,提出一种基于多模型融合Bagging集成学习方式的电力系统暂态稳定在线评估模型.首先,结合人工智能前沿理论研究,分析了暂态稳定评估中常用的7种机器学习算法的原理及实现方式,通过Bagging方法进行集成,充分发挥各个模型的优势.其次,给出Bagging集成的数学实现方法并进行了仿真实验.当原系统拓扑结构发生改变时,采用Boosting算法和迁移成分分析,分别对原电网历史数据进行样本迁移和特征迁移,完成对所提模型的在线更新.通过采用IEEE10机39节点系统和IEEE16机68节点系统进行分析,结果表明所提方法比传统机器学习模型精度更高.当数据中掺杂噪声时能够保持稳定运行,在系统拓扑改变时能够通过迁移历史数据进行准确的暂态稳定评估.