[1]朱志慧 李雷 种冬梅.改进的BT—SVM应用于电力系统SSA[J].计算机技术与发展,2012,(09):157-160.
　ZHU Zhi-hui,LI Lei,CHONG Dong-mei.Improved Binary Tree Support Vector Machine and Its Application to Power System Static Security Assessment[J].,2012,(09):157-160.
点击复制

改进的BT—SVM应用于电力系统SSA()
分享到：

《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2012年09期
页码:
157-160
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Improved Binary Tree Support Vector Machine and Its Application to Power System Static Security Assessment
文章编号:
1673-629X（2012）09-0157-04
作者:
朱志慧 李雷 种冬梅
南京邮电大学自动化学院
Author(s):
ZHU Zhi-hui;  LI Lei;  CHONG Dong-mei
College of Automation, Nanjing University of Posts and Telecommunications
关键词:
电力系统; 静态安全评估; 人工智能; 二叉树支持向量机; 约简样本
Keywords:
power system; static security assessment; artificial intelligence; binary tree support vector machine （SVM） ; simplifying sample
分类号:
TP39
文献标志码:
A
摘要:
随着电力系统的广泛发展，电力系统静态安全评估已变得越来越重要。文中比较了现在几种常用的人工智能方法，选择了支持向量机算法解决这一问题。由于解决大样本问题时，支持向量机所需训练时间显著增加，文中提出了约简样本的方法，并结合适合于电力系统的二叉树结构，提出了一种改进的简化二叉树支持向量机算法。将这种新的支持向量机算法应用于IEEE57节点电力系统，结果表明，文中提出的算法取得了比较好的结果，有效可行
Abstract:
Power system static security assessment is becoming more and more important with the expansion of electrical power system. It compares several common artificial intelligence methods and then selects the support vector machine （SVM） algorithm. Due to the large number, of the training set, the training time of SVM increases significantly. To solve this problem, an improved simplifying SVM method is put forward in this article. It decreases the number of the samples and combines the suitable binary tree structure for power system. The proposed simplified SVM algorithm has been applied to IEEE 57-bus power system. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm

相似文献/References:

[1]王超 倪志伟 刘晓 潘永刚.基于构件式工作流框架的电力GIS系统集成研究[J].计算机技术与发展,2008,(06):206.
　WANG Chao,NI Zhi-wei,LIU Xiao,et al.Component Based Workflow Framework for Electric Power GIS System Integration[J].,2008,(09):206.
[2]章曙光.基于CBR的电力负荷预测系统的研究与实现[J].计算机技术与发展,2006,(05):234.
　ZHANG Shu-guang.Research and Realization of Power Load Forecasting System Based on CBR[J].,2006,(09):234.
[3]黄秀丽 张涛 王玉斐 华晔.电力系统通信中WWAN安全研究[J].计算机技术与发展,2012,(05):245.
　HUANG Xiu-li,ZHANG Tao,WANG Yu-fei,et al.Research of WWAN Security in Communication of Power System[J].,2012,(09):245.
[4]朱昌敏,岳东.一种基于Spark模型的电力异常数据检测方法[J].计算机技术与发展,2019,29(01):140.[doi:10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2019. 01. 029]
　ZHU Chang-min,YUE Dong.A Method for Identifying Bad Data of PowerSystem Based on Spark[J].,2019,29(09):140.[doi:10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2019. 01. 029]

备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金项目（61070234,61071167）朱志慧（1987-），女，江苏南通人，硕士研究生，研究方向为数据挖掘与智能计算；李雷，教授，研究方向为智能信号处理、非线性分析与计算智能
更新日期/Last Update: 1900-01-01