国家自然科学基金(50407014)
- 作品数：9 被引量：83H指数：5
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- 基于留数分析的模式发现算法的改进及其应用被引量：1
- 2009年
- 文中提出了一种改进的知识发现算法.针对基于留数分析和递归切割的模式发现算法的不足,在样本空间分割时,考虑到不同属性对知识发现的不同贡献,采取不同的离散化标准;在模式判别准则方面,改良后的算法随切割后产生的子空间数量动态调整模式判别准则.在人造数据集和电力系统安全稳定评估中的应用结果验证了算法改进思路的合理性与有效性.与原算法相比,改良后算法的知识发现效率更高、应用范围更广.
- 王同文管霖张尧
- 关键词：知识发现离散化电网安全评估
- 基于模式发现的电力系统稳定评估和规则提取被引量：29
- 2007年
- 以基于SCADA信息快速判别电网稳定薄弱环节为目标,提出一种新的启发式暂态稳定评估策略。应用留数分析和递归切割技术在可观测量构成的特征空间发现稳定模式,并以模式发现结果为样本,提出基于决策树的产生式稳定判别规则提取方法。通过在新英格兰10机系统的应用和测试表明,所获得的规则具有良好的稳定分类能力和适应性,可从潮流信息快速判别稳定水平偏低的扰动位置。从规则自身还可获得有关在线监测重点和电网稳定增强措施的参考信息。
- 王同文管霖
- 关键词：决策树
- 暂态稳定评估关键输入特征选择与评判规则
- 2010年
- 关键输入特征选择与评估模型是基于人工智能(AI)的电力系统暂态稳定评估方法研究的关键点.文中采用数据驱动的特征选择和规则提取算法,通过仿真实例评估关键特征,并提取稳定判别规则.在特征选择中采用基于遗传算法的k阶近邻法(GA-knn)评价特征的性能;在规则提取中,采用关联规则的分类器构造算法,生成暂态稳定评估规则.通过对10机39节点系统和3机9节点系统中应用结果的对比分析,在53维候选特征中得出了相对通用的暂态稳定评估关键特征,并得到不同网架结构中稳定评判规则表现出的适用性和在稳定边界上的特异性.
- 管霖郑传材王律章小强王同文
- 关键词：电力系统暂态稳定评估知识提取
- 应用无监督聚类算法评估电网安全水平
- 2011年
- 提出一种基于聚类算法的电网安全评估新思路。以关键稳态状态量为输入,应用聚类算法提取样本空间分布知识,利用所获知识实现系统稳定水平评估。聚类算法以样本为起点构造子空间,不断扩展子空间以获得包含数据分布结构的最优子空间,最优子空间的聚合构成聚类结果,并以类边界样本展示训练集空间分布结构。算法对数据形状适应性强,适合增量式数据集的挖掘。在IEEE两个测试系统上的应用结果证实所提电网安全评估思路的有效性。
- 王同文管霖
- 关键词：聚类算法
- 电网安全监测的智能化关键特征识别及稳定分区算法被引量：21
- 2006年
- 提出了一种以关键运行特征识别和稳定薄弱环节辨识为目标的智能稳定评估方案,基于改进遗传算法与k阶近邻法(k-NN)相结合的稳定特征提取算法,实现对稳态运行信息中稳定关键特征的识别。在新英格兰10机39母线系统的仿真测试表明,算法能有效提取出反映不同区域稳定水平的少量关键运行特征变量,该特征较好地反映了失稳模式信息。通过构造基于BP网络的临界切除时间(CCT)预测器进一步验证了特征提取的有效性。基于特征提取结果与扰动位置的关联分析,提出了特征重合度判别方法,实现了对电网的稳定分区。
- 管霖王同文唐宗顺
- 关键词：暂态稳定评估特征提取遗传算法
- 基于扩展k阶近邻法的电力系统稳定评估新算法被引量：18
- 2008年
- 针对k阶近邻法分类时对样本的潜在结构信息未加利用这一缺陷,扩展k阶近邻法采用模式发现算法获取样本的空间分布知识,以获得的知识取代原始样本实现未知样本的分类。算法有效剔除了不利于分类的干扰样本,提高了分类精度和速度。在基于稳态运行信息的暂态稳定评估算法中,应用扩展k阶近邻法,实现了各种方式下稳定水平的正确判别。仿真结果验证了算法的有效性。算法作为一种通用的知识获取工具有广泛的应用前景。
- 王同文管霖章小强张尧
- 关键词：知识获取
- 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被引量：2
- 2011年
- 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。
- 章小强管霖
- 关键词：暂态稳定评估蚁群优化算法
- 人工智能技术在电网稳定评估中的应用综述被引量：31
- 2009年
- 综述了基于人工智能技术实现电网稳定评估的步骤、关键环节。总结了国内外在候选特征集的组成方式、关键特征的形成方法、智能稳定评估技术的选择等方面的研究进展。指出了动态输入特征难于提供电网智能决策所需信息、多数智能型稳定评估技术的可解释性及适应性差等不足,并提出原始输入特征应以电网实时状态信息为主、输入空间的裁减技术应以嵌入式特征方法为主要研究方向,及研究重点应为基于知识发现技术的稳定评估算法等建议。
- 王同文管霖张尧
- 关键词：电力系统人工智能知识发现
- 针对特征选择问题的改进蚁群算法及其在电力系统安全评估中的应用被引量：10
- 2010年
- 提出基于改进蚁群优化算法和k近邻算法相结合的特征选择算法。利用k近邻分类器的分类精度和特征子集维数加权构造了综合适应度指标,利用改进蚁群算法的全局寻优和多次优解搜索能力实现特征子集搜索。针对传统蚁群算法在特征选择中可能含有冗余特征的问题,设计了局部细化搜索方式,使得特征选择结果不含冗余特征的同时提高了算法的收敛性。通过测试数据验证了算法的有效性和快速性后,将所提算法应用于10机39节点电力系统的安全评估问题,获得了良好的特征选择和稳定预测性能。
- 章小强管霖王同文
- 关键词：蚁群优化算法
