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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于智能特征选择的电力系统暂态电压稳定评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115906671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310005722.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于智能特征选择的电力系统暂态电压稳定评估方法是由甄永赞;阮程设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能特征选择的电力系统暂态电压稳定评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了属于电力系统暂态电压稳定评估技术领域的一种基于智能特征选择的电力系统暂态电压稳定评估方法。该方法包括：基于SMRMR对特征进行初筛；将互信息值转换为SU值，基于SU值获得任意两个特征之间的冗余度以及每个特征与类别之间的相关度后，采用增量搜索来选取由MRMR所定义的近似最优特征；基于QIBSO对步骤1选取的近似最优特征进行搜索细选；基于复合筛选框架进行暂态电压稳定评估；从时序维度与空间维度构造原始特征，将步骤2细选出的特征子集作为机器学习模型的输入对电力系统暂态电压稳定进行在线评估。本发明方法可以极大程度缩减特征子集维数，提升评估准确率并减少在线评估计算用时。

本发明授权一种基于智能特征选择的电力系统暂态电压稳定评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能特征选择的电力系统暂态电压稳定评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：基于SMRMR对特征进行初筛；将互信息值转换为SU值，基于SU值获得任意两个特征之间的冗余度以及每个特征与类别之间的相关度后，采用增量搜索来选取由MRMR所定义的近似最优特征； 步骤2：基于QIBSO对步骤1选取的近似最优特征进行搜索细选； 步骤21：随机或启发式生成初始解，由初始解生成一组参考解作为一个搜索区域，同时将初始解加入禁忌列表不再调用； 解的表示形式：经SMRMR选择后的特征子集采用长度为n的布尔向量表示；如果选择了相应特征则将该位置设为1，否则为0； 搜索区域是由初始解生成的一组参考解；参考解通过在初始解中翻转nflip位特征生成，特征布尔从0翻转为1为添加一个特征，删除反之，flip为经验参数；参考解数目等于蜜蜂数量； 对于初次迭代，取20%确定数量的特征作为初始解，在采用帕累托原理确定初始解的基础上，保留的特征组合根据SMRMR排名分数指导，保留排名分数高的特征组合作为初始解；在生成参考解时，翻转排名分数高的特征； 步骤22：将参考解分配给蜜蜂进行局部搜索，在此期间评估访问的解决方案并寻找局部最优解； 所述步骤22具体包括： 步骤221：每只蜜蜂输入来自搜索域的参考解，并根据参考解确定下一个可能访问的解；将蜜蜂视为智能体，构成环境的状态是蜜蜂附近所有可能的解决方案特征子集，动作为翻转，为一对相关的奖励； 步骤222：计算可访问的每个解的Q值；环境由一组状态所描述，是智能体在的每个状态中可选择的一组动作，每当为某个状态执行一次动作，智能体就会获得相应奖励，策略π的状态价值函数通过无限视界和折现量化MDP策略的优劣，表示为： ； 式中，表示在状态开始根据策略π选择动作所获得的期望总奖励；为折扣参数，将原始固定折扣参数修改为随迭代次数递减的变化量，其变化规律如下式所示： ； 式中，为迭代数，为最大迭代数； 定义下式为所有状态作用对的最优Q函数， ； 则最优值函数为 ； MDP问题简化为对所有动作状态对寻找Q函数最优值，采用时序差分法迭代求解；Q函数按照以下规则更新： ； 式中，学习率用于确定新信息对现有Q值的影响，为下一步可能采取的动作； 步骤223：将计算得到的每个解的Q值存储于该蜜蜂的Q表中；其中，优化后的Q表第一个维度中的每个方框是一个向量，表示这个解决方案拥有的特征数量，因此它的大小是SMRMR降维后所保留的特征总数n；第二个维度是将解决方案中相同特征数量的组合汇总的列表，该列表将逐渐构造，并包含表征解决方案的信息，即Q值和导致该状态的动作； 步骤224：所有蜜蜂共享Q表，在Q表的引导下决定采取何种动作使长期收益最大化；将各蜜蜂的Q表共享给其他蜜蜂，使蜜蜂在搜索过程中能基于全局最优Q值进行搜索； 步骤225：引入探索因子来对每个动作都赋予探索机会，概率随机产生；当概率小于时，蜜蜂不参照Q表，随机选择一个动作执行；当概率大于时，蜜蜂执行最优搜索策略； 步骤3：基于复合筛选框架进行暂态电压稳定评估；从时序维度与空间维度构造原始特征，将步骤2细选出的特征子集作为机器学习模型的输入对电力系统暂态电压稳定进行在线评估。

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