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基于ElasticNet的暂态稳定裕度在线评估
标题：基于ElasticNet的暂态稳定裕度在线评估
摘要：暂态稳定裕度是评估电力系统运行的重要指标之一，能够反映系统在扰动条件下的稳定性能。传统的暂态稳定裕度评估方法需要离线计算和大量的系统数据，导致评估过程复杂且耗时。为了提高评估效率和准确性，本文提出基于ElasticNet的暂态稳定裕度在线评估方法。通过建立暂态稳定裕度与系统状态参数之间的关联模型，利用ElasticNet算法进行特征选择和模型训练，实现在线评估过程。实验结果表明，基于ElasticNet的暂态稳定裕度在线评估方法能够实现高效、准确的评估，为电力系统的运行和调度提供了有力支持。
关键词：暂态稳定裕度；在线评估；ElasticNet；特征选择；模型训练
1.引言
电力系统的暂态稳定性是指系统在面对突发扰动时恢复稳态的能力。暂态稳定裕度是衡量系统暂态稳定性的重要指标，用于评估系统在扰动情况下的稳定性能。传统的暂态稳定裕度评估方法通常基于离线计算和大量的系统数据，由于耗时且复杂，无法满足电力系统实时运行和调度的需求。因此，研究基于在线评估的暂态稳定裕度方法具有重要意义。
2.暂态稳定裕度的在线评估方法
2.1特征提取与选择
暂态稳定裕度的评估通常需要考虑多个系统状态参数，如发电机转速、发电机电压、有功功率等。为了实现在线评估，需要选取合适的特征参数进行分析。本文采用ElasticNet算法进行特征选择，该算法结合了Lasso回归和岭回归的优点，能够自动选择具有较强预测能力的特征，并具有稀疏性。
2.2建立关联模型
通过选取适当的特征参数，可以建立暂态稳定裕度与系统状态参数之间的关联模型。本文选择线性回归模型作为基础模型，利用ElasticNet算法对模型进行训练和优化。具体而言，根据已有的系统数据集，将暂态稳定裕度作为目标变量，选取一组特征参数作为自变量，利用ElasticNet算法拟合出最佳的关联模型。
3.基于ElasticNet的暂态稳定裕度在线评估实验
本文通过实验验证了基于ElasticNet的暂态稳定裕度在线评估方法的有效性。实验使用了真实的电力系统数据集，并对比了传统方法与本文方法的评估结果。实验结果表明，基于ElasticNet的方法相比传统方法具有更高的评估准确性和更快的计算速度，能够满足电力系统实时运行和调度的需求。
4.结论与展望
本文提出了一种基于ElasticNet的暂态稳定裕度在线评估方法，通过特征选择和关联模型训练实现了高效、准确的评估。该方法能够帮助电力系统运行和调度人员及时评估系统的暂态稳定性，提高系统的运行安全性和稳定性。未来的研究可以进一步优化算法性能，提高评估准确性，并将该方法应用于实际电力系统中。
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