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摘要
针对暂态稳定预防控制在线计算的快速性要求和时域方程计算复杂性之间的矛盾，提出一种堆栈式集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制优化方法。首先，构建了基于堆栈式集成深度置信网络的暂态稳定评估器，用以代替暂态稳定判定所需的非线性微分代数方程求解过程；其次，将训练好的暂态稳定评估器作为暂态稳定约束判别器，嵌入帝企鹅启发式优化算法的迭代寻优过程中；最后，以预防控制代价最小为目标，建立集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制启发式优化算法，该算法实现了预防控制中暂态稳定约束的高效判断，提高了发电再调度预防控制决策水平。基于IEEE39节点系统对所提预防控制优化方法进行实验验证，结果表明，该方法在评估准确率和计算效率上都具有良好的效果。
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单位国家电网公司; 清华大学; 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室
