代价敏感极端学习机在电力系统暂态稳定评估中的应用

"基于代价敏感极端学习机的电力系统暂态稳定评估方法" 本文探讨了电力系统暂态稳定评估中的一个重要问题，即如何有效利用代价敏感的机器学习算法来提高评估的准确性和可靠性。传统的极端学习机（ELM）虽然在处理大量数据时表现出高速度和高准确率，但在电力系统暂态稳定评估中，由于未考虑不同误分类代价，可能导致不稳定样本的漏报，从而影响评估结果的实用价值。 电力系统暂态稳定是确保电网安全运行的关键因素之一，随着系统规模的扩大和复杂性的增加，对评估方法的需求也日益提高。现有的评估方法包括时域法、直接法和模式识别法，各有优缺点。模式识别法，特别是人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和决策树（DT），在处理复杂问题时展现出了潜力，其中ELM因其快速和高效的特性而受到青睐。 然而，ELM在假设所有误分类代价相等的情况下，可能忽视了将不稳定样本误分类为稳定样本带来的严重后果。文章指出，这种误分类可能会导致连锁反应，进而影响系统的稳定性，甚至引发灾难性事故。因此，引入误分类代价的概念至关重要。 文中提出了一种新的基于代价敏感的极端学习机（Cost-Sensitive ELM）方法，该方法以最小化总误分类代价为目标，不仅提高了分类准确率，而且特别关注降低不稳定样本的漏报率。通过调整误分类代价矩阵，可以实现漏报率为零，同时保持稳定样本误报率在较低水平，从而增强评估结果的可信度。 在新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统上的仿真结果显示，提出的代价敏感极端学习机方法能够更倾向于将样本分类为误分类代价较高的不稳定样本，显著降低了总误分类代价。这种方法为电力系统暂态稳定评估提供了一个更加全面和精确的工具，有助于避免因错误评估而导致的潜在风险。 总结来说，这篇研究强调了在电力系统暂态稳定评估中考虑误分类代价的重要性，并提出了一种改进的极端学习机算法，旨在优化评估过程，降低不稳定样本的漏报率，从而提高整体评估的可靠性和安全性。这种方法对于电力系统动态安全评估的理论研究和实际应用都具有积极的指导意义。