基于蚁群优化算法和k阶近邻法的暂态稳定评估特征选择

作者：章小强; 管霖

来源：广东电力, 2011, 24(12): 29-35.

DOI：10.3969/j.issn.1007-290X.2011.12.007

• 暂态稳定评估
• 特征选择
• 蚁群优化算法
• k阶近邻分类器 transient stability assessment
• feature selection
• ACO
• k-NN

提出了基于蚁群优化算法和k阶近邻法相结合的嵌入式特征选择算法。选择稳态潮流量构成电力系统暂态稳定评估的输入特征集,针对输入特征集包含的大量冗余信息,特征选择结果中可能包含一定冗余特征的缺陷,先用聚类的方法裁剪冗余性特征,然后用所提算法选择和稳定状况强相关的关键特征,提高了特征选择的效率。通过对3机9节点和10机39节点系统进行计算,用所选择特征形成的规则能很高精度地判定系统的稳定水平,结果验证了所提方法的有效性。该算法可作为一种通用方法应用于不同规模的系统。

• 单位
  广东电网公司深圳供电局; 华南理工大学