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基于支持向量机和长短期记忆网络的暂态功角稳定预测方法
标题：基于支持向量机和长短期记忆网络的暂态功角稳定预测方法
摘要：
暂态功角稳定是电力系统中的重要问题，其预测对于保障系统的稳定运行具有重要意义。本论文提出了一种基于支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）和长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）的暂态功角稳定预测方法。该方法利用SVM对系统参数进行分类学习，然后将预测结果作为LSTM网络的输入，用于进一步预测系统暂态功角的变化。通过实验验证，该方法在暂态功角稳定预测上表现出较好的准确性和鲁棒性。
1.引言
暂态功角稳定是电力系统的重要问题之一。当系统遭受外部干扰或内部故障时，电力系统的暂态功角可能会发生剧烈变化，导致系统不稳定甚至崩溃。因此，准确预测系统的暂态功角变化具有重要的工程应用价值。
2.相关工作
过去的一些研究工作主要采用了传统的数学模型和经验公式来进行暂态功角稳定预测，但其准确性和鲁棒性有限。近年来，机器学习方法在电力系统稳定性预测方面取得了显著的进展，尤其是支持向量机和长短期记忆网络等算法的应用。
3.方法介绍
本文提出了一种基于SVM和LSTM的暂态功角稳定预测方法。首先，利用SVM对电力系统参数进行分类学习，将参数分为稳定和不稳定两类。然后，将SVM的预测结果作为LSTM网络的输入，用于进一步预测系统的暂态功角的变化。LSTM网络是一种特殊的循环神经网络，具有较好的序列建模能力和长期依赖记忆能力，能够处理输入序列之间的时序关系。
4.实验与分析
本论文利用实际电力系统的数据集进行了实验验证。首先，对数据进行预处理和特征提取，将原始数据转化为适合机器学习算法处理的形式。然后使用SVM进行参数的分类学习，得到稳定和不稳定两个类别的预测结果。接下来，将SVM的预测结果作为LSTM网络的输入，用于进一步预测系统的暂态功角的变化。最后，比较实验结果与实际观测值的差异，评估所提出方法的预测性能。
5.结果与讨论
实验结果表明，所提出的基于SVM和LSTM的暂态功角稳定预测方法具有较好的预测准确性和鲁棒性。相较于传统的数学模型和经验公式，该方法能够更好地捕捉系统参数的非线性关系和时序特征，从而提高预测的准确性。此外，该方法还能够适应不同的电力系统情景，具有一定的通用性和扩展性。
6.结论
本论文提出了一种基于SVM和LSTM的暂态功角稳定预测方法，通过将SVM和LSTM相结合，利用机器学习算法对系统参数进行分类学习，并进一步预测系统的暂态功角变化。实验结果表明，该方法在暂态功角稳定预测上具有较好的准确性和鲁棒性。未来的研究可以进一步优化和改进该方法，提高其预测性能，并探索其他机器学习算法在暂态功角稳定预测中的应用。