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基于机器学习的电力系统暂态稳定评估研究的中期报告
该研究旨在利用机器学习技术，特别是深度学习算法，来开发一种有效的电力系统暂态稳定评估方法，以提高电力系统的可靠性和稳定性。
在中期报告中，我们完成了以下几个方面的工作：
1.收集了大量的电力系统暂态稳定数据，包括各种故障类型下的电力系统的绕组电压、发电机电流、电网频率等参数。
2.对数据进行了预处理，包括数据清洗、平滑和归一化等操作，以便于后续的分析和建模。
3.使用多种机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林等，对数据进行了分析和建模，并对不同模型的性能进行了比较和评估。
4.基于深度学习算法，特别是循环神经网络和长短时记忆网络，进行了新的模型尝试，并对其性能进行了比较和评估。
5.根据研究结果，我们发现深度学习模型相对于传统的机器学习模型具有更好的性能，能够更准确地预测电力系统的暂态稳定状态。
在接下来的研究中，我们将继续优化深度学习模型，尤其是考虑到电力系统的复杂性和非线性特性，进一步提高其预测性能。同时，我们也将开展更多的实验和测试，以验证所提出方法的实用性和可靠性。