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基于改进shapelet挖掘的风电并网系统暂态功角稳定评估
标题：基于改进Shapelet挖掘的风电并网系统暂态功角稳定评估
摘要：
近年来，随着风电并网系统的快速发展，风电暂态功角稳定评估变得越来越重要。为了增强风电并网系统的运行稳定性和安全性，本文提出了一种基于改进Shapelet挖掘的方法。首先，介绍了风电暂态功角稳定评估的背景和意义。然后，详细介绍了Shapelet挖掘技术及其改进方法。接下来，利用改进的Shapelet挖掘算法对风电并网系统数据进行特征提取和分类。最后，通过实验验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：风电并网系统，暂态功角稳定评估，改进Shapelet挖掘，特征提取，分类
1.引言
风电并网系统作为可再生能源的重要组成部分，具有清洁、可持续等特点。然而，随着风电装机容量的不断增加，风电暂态功角稳定问题引起了广泛关注。暂态功角稳定评估可以有效提高风电并网系统的运行安全性和可靠性。
2.Shapelet挖掘技术
Shapelet是一种时间序列数据的特征表示方法，可以有效地描述序列之间的相似性和差异性。传统的Shapelet挖掘算法存在一些问题，如计算复杂度高和对异常值敏感等。改进的Shapelet挖掘算法通过引入优化策略和剪枝算法，能够提高算法的效率和鲁棒性。
3.风电并网系统暂态功角稳定评估方法
(1)数据预处理：对风电并网系统的数据进行清洗和归一化处理，去除噪声和异常值，使数据具有可比性。
(2)特征提取：利用改进的Shapelet挖掘算法从风电并网系统数据中提取关键特征，构建特征向量。
(3)分类模型训练：利用提取的特征向量和标签数据，构建分类模型，如支持向量机(SVM)、决策树等，并进行模型训练和优化。
(4)暂态功角稳定评估：利用训练好的分类模型对新的风电并网系统数据进行预测和评估，判断系统的稳定性和安全性。
4.实验结果分析
本文采用了一个真实的风电并网系统数据集进行实验验证。实验结果表明，基于改进Shapelet挖掘的方法能够有效地提取风电并网系统的关键特征，并对系统的暂态功角稳定进行准确评估。
5.结论
本文提出了一种基于改进Shapelet挖掘的方法，用于风电并网系统的暂态功角稳定评估。实验结果表明，该方法能够有效提取系统的关键特征，并对系统的暂态功角稳定进行准确评估。未来，可以进一步优化和改进该方法，提高风电并网系统的运行安全性和稳定性。
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