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申请/专利权人：华北电力大学;国网山东省电力公司;国网山东省电力公司电力科学研究院

摘要：本发明提供一种基于代价敏感支持向量机的电网暂态稳定预测方法及系统，属于电力系统分析技术领域，电网暂态稳定预测方法，包括：获取样本数据集；样本数据集中包括电力系统的多组样本运行数据及各组样本运行数据的标签信息；标签信息包括0和1，1表示对应的样本运行数据暂态稳定，0表示对应的样本运行数据暂态不稳定；根据样本数据集，对代价敏感支持向量机进行训练，得到暂态稳定预测模型；基于暂态稳定预测模型，根据电力系统的实时运行数据，确定对应时刻电力系统的暂态稳定状态。采用代价敏感支持向量机能够最大限度地减少错误预测的数量，提高了暂态稳定状态预测的精度。

主权项：1.一种基于代价敏感支持向量机的电网暂态稳定预测方法，其特征在于，所述基于代价敏感支持向量机的电网暂态稳定预测方法包括：获取样本数据集；所述样本数据集中包括电力系统的多组样本运行数据及各组样本运行数据的标签信息；所述标签信息包括0和1，1表示对应的样本运行数据暂态稳定，0表示对应的样本运行数据暂态不稳定；根据所述样本数据集，对代价敏感支持向量机进行训练，得到暂态稳定预测模型；代价敏感法利用事先定义好的误判代价对分属不同类别的样本运行数据赋予不同的权重；在学习过程中，对每个类别计算其对应的权重大小，最后用权重大小来指定类标志；各组样本运行数据的初始权重值为： 其中，ε-表示暂态不稳定的样本运行数据的初始权重值，ε+表示暂态稳定的样本运行数据的初始权重值，N为样本运行数据的总数，N-为暂态不稳定的样本运行数据的数量，N+为暂态稳定的样本运行数据的数量，C-+表示将暂态不稳定即失稳的样本运行数据预测为稳定的代价，C+-表示将暂态稳定的样本运行数据误判为失稳的代价；采用以下公式，利用权重系数将暂态稳定的样本运行数据和暂态不稳定的样本运行数据的比例调整为新的带有权重的比例： 其中，为暂态不稳定的样本运行数据的权重比例，为暂态稳定的样本运行数据的权重比例；基于所述暂态稳定预测模型，根据电力系统的实时运行数据，确定对应时刻电力系统的暂态稳定状态。

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