文档名：针对数据缺失的电力系统暂态稳定评估方法
摘要：为解决量测数据缺失时电力系统暂态稳定评估模型泛化能力不足的问题,基于多向循环神经网络和XG?Boost算法,提出一种针对数据缺失的电力系统暂态稳定评估方法.首先使用多向循环神经网络修复缺失数据;然后采用完整的数据集对XGBoost模型进行训练;最后基于SHAP理论量化不同输入特征对模型输出结果的影响.此外,还提出了一种模型更新机制,在系统工况发生改变时对模型进行持续更新.在新英格兰10机39节点系统上仿真结果表明,所提方法相较于传统方法具有更好的数据修复能力,能显著提高暂态稳定评估性能.
作者：张雅婷 刘颂凯 张磊 刘聪 刘书池 崔梓琪Author：ZHANGYating LIUSongkai ZHANGLei LIUCong LIUShuchi CUIZiqi
作者单位：三峡大学电气与新能源学院,宜昌443002
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(3)
分类号：TM712
关键词：缺失数据 暂态稳定安全 多向循环神经网络 XGBoost算法 估计误差
机标分类号：TP391TM74TP183
在线出版日期：2023年4月14日
基金项目：国家自然科学基金针对数据缺失的电力系统暂态稳定评估方法[
期刊论文] 电力系统及其自动化学报--2023, 35(3)张雅婷 刘颂凯 张磊 刘聪 刘书池 崔梓琪为解决量测数据缺失时电力系统暂态稳定评估模型泛化能力不足的问题,基于多向循环神经网络和XG?Boost算法,提出一种针对数据缺失的电力系统暂态稳定评估方法.首先使用多向循环神经网络修复缺失数据;然后采用完整的数据集...参考文献和引证文献
参考文献
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