基于随机森林的电力系统暂态稳定性高效评估模型

本文主要探讨了基于随机森林算法的电力系统暂态稳定性评估方法，该研究由叶圣永、王晓茹、刘志刚和钱清泉四位作者在2008年发表于《西南交通大学学报》第43卷第5期。论文的核心内容是提出了一种创新的评估模型，它通过将多棵独立且基于随机向量的决策树整合在一起，对电力系统的暂态稳定性进行分类。这种方法不同于传统的评估技术，如经典决策树、人工神经网络、支持向量机和K最近邻法，其主要优势在于提高了评估的准确性。 随机森林算法在这里被有效地应用到电力系统暂态稳定性分析中，这种算法以其高精度和鲁棒性著名，能够处理大量的数据并减少过拟合的风险。通过在IEEE 16机和IEEE 50机这两个标准测试系统上进行仿真验证，研究者证明了他们提出的模型在实际电力系统中的有效性。对比实验结果显示，随机森林算法在暂态稳定性评估方面具有显著的优势，其性能提升明显，对于电力系统的安全性管理和故障预测具有重要的实际应用价值。 关键词“电力系统”、“暂态稳定性”、“评估”、“随机森林算法”以及“决策树”强调了论文的核心主题，而“模型”则指代了作者构建的具体评估框架。这篇论文不仅介绍了新的理论方法，还提供了实证结果，对于电力系统工程领域的研究人员来说，它提供了一个有价值的研究参考，特别是在机器学习与电力系统稳定性结合的研究方向。这篇文章对提升电力系统暂态稳定性评估的效率和准确性做出了重要贡献。