基于支持向量机的静态电压稳定评估

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1、西南交通大学硕士学位论文基于支持向量机的静态电压稳定评估姓名：赵万明申请学位级别：硕士专业：电力系统及其自动化指导教师：黄彦全20081201西南交通大学硕士研究生学位论文第１Ｉ页ＡｂｓｔｒａｃｔＶｏｌｔａｇｅｃｏｌｌａｐｓｅｈａｓｂｅｃｏｍｅｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｏｂｌｅｍｓｗｈｉｃｈｈａｖｅｔｈｒｅａｔｅｎｅｄｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｓａｆｅｔｙｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ．Ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｔａｔｅａｎｄｔｈｅｖｏｌｔａｇｅｃｒｉｔｉｃａｌｐｏｉｎｔ

2、ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｓｃａｐｅｆｒｏｍｔｈｅｖｏｌｔａｇｅｃｏｌｌａｐｓｅ．Ｂｙｍｅａｎｓｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｃｒｉｔｉｃａｌｐｏｉｎｔ，ｔｈｅｌｏａｄｉｎｇｍａｒｇｉｎｔｏｖｏｌｔａｇｅｃｏｌｌａｐｓｅｃａｎｂｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ．Ｂｕｔａｔｔｈｅｃｒｉｔｉｃａｌｐｏｉｎｔ，ｔｈｅＪａｃｏｂｉａｎｍａｔｒｉｘｏｆｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｐｏｗｅｒｆｌｏｗｅｑｕａｔｉｏｎｓｂｅｃｏｍｅｓｓｉｎｇｕｌａｒ．ＴｈｅｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎｐｏｗｅｒｆｌｏｗｍｅｔｈｏｄｏｆｇｅｔｔｉｎｇｔｈｅｃｒｉｔｉｃａｌｐｏｉｎｔｂｙｔｒａｃｉｎｇｔｈｅＰＶｃｕｒｖｅｈａｓｂｅｅｎａｐｐ

3、ｌｉｅｄｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ．ＴｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓｐｅｅｄｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉＳｓｌｏｗｆｏｒｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎ，ＳＯｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｒｅａｌｉｚｅｒｅａｌ－ｔｉｍｅｖｏｌｔａｇｅｓｔａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ．Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｆａｓｔｅｒａｎｄｍｏｒｅｒｅｌｉａｂｌｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｓｈｏｒｔｅｎｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｔｉｍｅ．Ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ），ａｍｅｔｈｏｄｂａｓｅ

4、ｄｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｌｅａｒｎｉｎｇｔｈｅｏｒｙ，ｉｓａｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｔｈｅｎｅｗｅｒａ．Ｉｔｅｑｕａｌｓｔｏｓｏｌｖｉｎｇａｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｍｉｎｉｍｕｍｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｒｉｓｋ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｆｅａｔｕｒｅｄｗｉｔｈｓｔｒｏｎｇｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ，ｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｆａｓｔｓｐｅｅｄｏｆａｐｐｒｏａｃｈｉｎｇ．ｅｔｃ．ＨｅｎｃｅａｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｄｅｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｗｈｉｃｈｂａｓｅｄＯｉｌＳ

5、ＶＭｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｏｒｔｈｅｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｉｃｖｏｌｔａｇｅｓｔａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ａｎｄａＳＶＭｍｏｄｅｌｆｏｒｖｏｌｔａｇｅｓｔａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｉｎｔｈｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ．Ｂａｓｉｎｇｏｎｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｔａｔｅ，ｔｈｅｃｒｉｔｉｃａｌｐｏｉｎｔｃａｎｂｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙｔｈｅｍｏｄｅｌｂｅｉｎｇｔｒａｉｎｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓ．ＴｈｉｓｍｅｔｈｏｄｔａｋｅｓｆｕｌｌａｄｖａｎｔａｇｅｏｆＳＶＭ’Ｓａｂｉｌｉｔｙｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏ

6、ｂｌｅｍｓｗｉｔｈｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎ，ｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｓｍａｌｌｓａｍｐｌｅ．Ｈｅｎｃｅ，ｗｉｔｈｑｕｉｃｋｅｒａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｐｅｅｄａｎｄｈｉｇｈｅｒｆｏｒｅｃａｓｔｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｂｅｔｔｅｒｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｉｓｇｕａｒａｎｔｅｅｄ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈＡＮＮｍｏｄｅｌ，ｉｔｃａｎｂｅｓｅｅｎｔｈａｔＳＶＭｍｏｄｅｌｈａｓｈｉｇｈｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．Ｉｎｍｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ，ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｄａｔａｓｅｔａｌｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ

7、ｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｐｕｔｄｉｍｅｎｓｉｏｎ．Ｔｈｅｎｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｓａｍｐｌｅｄａｔａｉｓｓｅｎｔｔｏｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍ．ａｃｈｉｎｅｆｏｒｔｒａｉｎｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐｒｏｐｏｓａｌｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｏｆ西南交通大学硕士研究生学位论文第１ＩＩ页ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｔｏｇｅｔｈｅ