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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)己被廣泛應(yīng)用于暫態(tài)穩(wěn)定分析領(lǐng)域。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的暫穩(wěn)評(píng)估中，如何兼顧輸入特征信息量的多少和整體計(jì)算效率，一直是需要解決的問(wèn)題。為此提出一種基于轉(zhuǎn)子角軌跡簇特征、由線性支持向量機(jī)（linear support vector machlne，LSVM）和決策樹(shù)（decision tree，DT）構(gòu)成的組合式暫穩(wěn)評(píng)估方法。首先，構(gòu)建轉(zhuǎn)子角軌跡簇整體特征的時(shí)間序列作為暫穩(wěn)評(píng)估的輸入向量，考慮到輸入特征的時(shí)間維度，先通過(guò)LSVM對(duì)每個(gè)時(shí)序特征進(jìn)行降維映射，再將降維后的結(jié)果輸入至DT中，形成暫穩(wěn)預(yù)測(cè)和穩(wěn)定程度評(píng)估模型，并采用boosting技術(shù)進(jìn)一步提高評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。對(duì)新英格蘭10機(jī)39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行算例分析驗(yàn)證了方法的有效性，所提出的軌跡簇特征和組合算法具有較高的精度和計(jì)算效率，能較準(zhǔn)確地指示系統(tǒng)的穩(wěn)定程度，且對(duì)未知運(yùn)行工況具有一定的泛化能力。
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