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作者：马彬喻;杨军;彭晓涛;李蕊;江克证;柳丹;曹侃;
单位：武汉大学电气与自动化学院;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;
摘要：在新型电力系统发展背景下,电网规模不断扩大,采集到的系统特征数量爆炸式增长,基于数据驱动的电力系统暂态稳定评估的模型训练难度和计算负担大幅提高。针对暂态稳定评估模型输入特征数量大、冗余性高的问题,提出一种基于两阶段突变灰狼算法的电力系统暂态稳定评估的特征选择方法。首先,对传统灰狼算法进行改进,融合两阶段突变操作,降低特征维度、提升暂态稳定评估精度,提高算法优化性能。其次,在特征选择的优化过程中加入已知风机关键特征,进一步降低特征冗余度,提高暂态稳定评估模型性能。最后,在不同风机容量占比的IEEE39节点系统仿真算例中进行验证,结果表明所提方法能够有效获取暂态稳定评估的关键特征子集,使暂态稳定评估兼具评估精度与速度。
关键词：暂态稳定评估;;特征选择;;灰狼优化;;两阶段突变;;元启发式算法
基金资助：国家电网有限公司科技项目(编号:5100-202399365A-2-2-ZB)
