文档名：基于孤立森林与随机子空间的小干扰稳定评估
摘要：环境激励下的电力系统随机响应蕴含着系统丰富的动态信息,通过随机子空间技术提取出随机响应中的小干扰稳定特征参数,但是提取过程中往往容易混入异常数据,导致无法判断出系统的真实状态.针对此问题提出了基于随机子空间与孤立森林的小干扰稳定评估方法,使用孤立森林算法对随机子空间技术提取的小干扰稳定特征参数结果进行异常值检测,有效改善了随机子空间技术获取系统的特征参数(振荡频率、阻尼比)的准确性.最后对IEEE16机系统进行实例仿真,仿真结果表明了该方法的可行性.
作者：贺潇瑞Author：HEXiaorui
作者单位：东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012
刊名：电气应用
Journal：ElectrotechnicalApplication
年，卷(期)：2023, 42(10)
分类号：
关键词：随机响应 小干扰稳定特征参数 随机子空间 异常值检测 孤立森林
Keywords：randomresponse smallsignalstabilitycharacteristicsparameters stochasticsubspace outlierdetection isolationforest
机标分类号：TP391.41TN929.5O221.2
在线出版日期：2023年11月13日
基金项目：基于孤立森林与随机子空间的小干扰稳定评估[
期刊论文] 电气应用--2023, 42(10)贺潇瑞环境激励下的电力系统随机响应蕴含着系统丰富的动态信息,通过随机子空间技术提取出随机响应中的小干扰稳定特征参数,但是提取过程中往往容易混入异常数据,导致无法判断出系统的真实状态.针对此问题提出了基于随机子空间...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于孤立森林与随机子空间的小干扰稳定评估 Small signal stability assessment based on isolation forest with stochastic subspace identification
基于孤立森林与随机子空间的小干扰稳定评估.pdf
- 文件大小:
- 2.3 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
