支持向量机在快速评估发/输电系统可靠性中的应用

"基于支持向量机的发/输电系统快速蒙特卡洛可靠性评估方法，通过利用支持向量机（SVM）和快速蒙特卡洛模拟法，为电力系统的可靠性评估提供了新的解决方案。这种方法首先通过遍历所有元件故障来收集训练样本，计算出最小切负荷量。接着，SVM作为机器学习工具，被用来发现元件故障与最小切负荷之间的非线性关联，构建预测模型。最后，结合蒙特卡洛模拟，对元件状态进行随机抽样，并利用训练好的SVM模型快速估算最小切负荷，从而高效地评估发/输电系统的可靠性。在IEEE RTS 79标准测试算例上的应用验证了该方法的有效性和准确性。" 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习算法，特别适用于小样本、非线性及高维模式识别。在此文中，SVM被用来学习和理解发/输电系统元件故障与最小切负荷之间的复杂关系。它通过构建超平面，最大化数据点到超平面的距离，以达到分类或回归的目的。在这种情况下，SVM被训练来预测在不同故障状态下的最小负荷削减量。 快速蒙特卡洛模拟法（Fast Monte Carlo Simulation）是一种统计模拟技术，常用于处理复杂的概率问题，如电力系统可靠性评估。传统蒙特卡洛模拟通常需要大量的计算资源，而快速蒙特卡洛模拟通过减少模拟次数，提高了评估效率。在本文中，这种方法与SVM结合，通过随机抽样元件状态并应用SVM模型，快速得出可靠性指标。 发/输电系统的可靠性评估是电力系统运营中的关键环节，它涉及到系统在元件出现故障时仍能保持稳定运行的能力。通过评估最小切负荷量，可以量化系统在故障情况下的供电保障程度。该文提出的SVM与快速蒙特卡洛模拟的结合，不仅减少了计算复杂性，还提高了评估精度，对于实时监控和规划电力系统具有重要意义。 这篇研究展示了如何利用机器学习，特别是支持向量机，来优化发/输电系统的可靠性评估过程。通过与快速蒙特卡洛模拟的融合，提供了一个有效且精确的评估框架，为电力行业的决策者提供了强大的工具，有助于提高电网的稳定性和可靠性。