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基于主动学习的电力系统暂态稳定评估方法
基于主动学习的电力系统暂态稳定评估方法
摘要：随着电网规模的不断扩大和智能电网的发展，电力系统暂态稳定评估变得越来越重要。然而，传统的暂态稳定评估方法需要耗费大量的时间和人力，并且无法充分利用电网数据。为了克服这些问题，本文提出了一种基于主动学习的电力系统暂态稳定评估方法。该方法利用机器学习的技术和电网数据，通过主动选择更具信息价值的样本来提高暂态稳定评估的准确性和效率。
关键词：电力系统，暂态稳定评估，主动学习，机器学习
引言
电力系统暂态稳定评估是电力系统中的重要问题，它用于评估电力系统在受到外部干扰时的稳定性。传统的暂态稳定评估方法通常基于模型和仿真，需要依赖专家的经验和知识，耗费大量的时间和人力。此外，这些传统方法无法完全利用电网数据，导致评估结果的准确性不高。因此，需要一种新的电力系统暂态稳定评估方法，可以提高评估的准确性和效率，并且能够充分利用电网数据。
主动学习是机器学习中的一个研究领域，它是指学习算法可以主动选择具有信息价值的样本，以提高学习过程的效率。主动学习可以避免无效的样本选择，减少样本的数目，从而提高学习算法的准确性和效率。在电力系统暂态稳定评估中，主动学习可以用来选择更有代表性和具有信息价值的样本，以提高评估的准确性和效率。
方法
本文提出的基于主动学习的电力系统暂态稳定评估方法主要包括以下几个步骤：
1.数据收集：收集电力系统的历史数据，并对数据进行预处理和清洗。预处理包括数据去噪、归一化等操作，以便更好地利用数据进行评估。
2.模型训练：使用机器学习的方法构建暂态稳定评估模型。可以选择支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等算法进行训练。在训练过程中，可以使用传统的暂态稳定评估方法生成初始的训练样本，然后结合主动学习方法选择新的样本进行训练。
3.样本选择：在训练过程中，通过主动学习方法选择具有信息价值的样本。主动学习方法可以基于不确定性、置信度或多样性等准则进行样本选择。选择更具信息价值的样本可以有效地提高评估的准确性和效率。
4.模型更新：选择新的样本后，可以重新训练评估模型，更新模型的参数和权重。通过不断地选择样本和更新模型，可以逐步提高评估模型的准确性。
实验与结果
为了验证基于主动学习的电力系统暂态稳定评估方法的有效性，本文设计了一系列实验。实验使用了某电力系统的历史数据，并将数据集分为训练集和测试集。在训练过程中，比较了传统方法和基于主动学习的方法的评估准确性和效率。
实验结果表明，基于主动学习的方法相对于传统方法具有更高的评估准确性和效率。通过选择具有信息价值的样本，可以减少训练样本的数目，提高评估模型的准确性。此外，基于主动学习的方法可以充分利用电网数据，提高评估的效率。
结论
本文提出了一种基于主动学习的电力系统暂态稳定评估方法。该方法通过主动选择更具信息价值的样本，提高了评估的准确性和效率。实验结果表明，基于主动学习的方法相对于传统方法具有更高的评估准确性和效率。未来的工作可以进一步研究主动学习方法的优化和改进，以提高电力系统暂态稳定评估的性能。
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