优化LS-SVM提升电力系统暂态稳定性：新算法与应用

本文主要探讨了电力系统暂态稳定域分析中的一个创新方法，即利用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）技术。面对电力系统暂态稳定性评估中的挑战，传统的分析方法往往难以提供精确的稳定裕度和故障模式识别。为此，研究者提出了将LS-SVM应用于高维度空间，通过计算映射到分界超平面的点到该超平面的距离来表示稳定裕度。这种方法的优势在于，它能够直观地衡量系统在故障情况下的稳定性，距离为零意味着系统达到临界状态。 作者提出了一种新的策略，即通过积分连续故障轨线直到稳定裕度降为零的时间，定义为临界清除时间（Critical Clearing Time, CCT），这种方法有助于快速定位系统的动态响应极限，为实时控制提供依据。同时，对于故障模式的识别，作者引入了LS-SVM分类器，这是一种强大的机器学习工具，能够根据训练数据自动学习并区分不同的故障类型，从而提高故障诊断的准确性。 为了进一步提升算法性能，针对传统遗传算法在参数优化方面的不足，如收敛速度较慢，文章采用了改进的遗传算法进行参数调整。这种优化策略旨在提高识别率和计算效率，使得在实际应用中能够更快速、准确地识别和处理故障。 通过仿真实验，研究结果证明了这种方法的有效性。该方法不仅能够有效地估算故障系统临界切除时间，其误差保持在可接受的范围内，而且在故障模式的分类上表现出较高的精度。这为电力系统的安全运行提供了有力的支持工具，特别是在复杂的电网环境中，对于提高系统的稳定性分析能力和故障应对能力具有重要意义。 基于优化LS-SVM的电力系统暂态稳定域分析方法是一项突破性的研究成果，它结合了机器学习的优势和优化算法的高效性，有望在未来电力系统保护和控制领域发挥重要作用。