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基于快速核学习的新能源高渗透电网频率风险评估
文献摘要：
新能源高渗透电网在功率扰动后,频率响应轨迹更容易呈现出频率偏差大和变化速率高的特性,导致频率保护动作受到明显影响.为准确预测强随机运行方式下的系统频率响应特性,利用基于核矩阵广义逆运算的快速核学习算法,结合共模频率解析所得关键特征量,提出一种新能源高渗透电网的频率风险评估方法.该方法通过一组相互独立的采样数据,运用核矩阵广义逆运算构造出正则项函数,避免了一般机器学习算法迭代求解所带来的收敛性问题,并且不降低学习结果的泛化能力.在IEEE 39节点测试系统中进行的算例分析验证了所提方法的有效性.
文献关键词：
频率特性;核学习;核矩阵;广义逆;风险评估
中图分类号：
作者姓名：
董炜;华文;王冠中;王龙飞;王博文;叶承晋
作者机构：
国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,杭州 310014;浙江大学 电气工程学院,杭州 310027
文献出处：
引用格式：
[1]董炜;华文;王冠中;王龙飞;王博文;叶承晋-.基于快速核学习的新能源高渗透电网频率风险评估)[J].浙江电力,2022(04):1-6
A类：
B类：
核学习,电网频率,功率扰动,频率偏差,保护动作,准确预测,机运,运行方式,系统频率响应,频率响应特性,核矩阵,矩阵广义逆,逆运算,合共,共模,关键特征,特征量,风险评估方法,相互独立,采样数据,正则项,机器学习算法,迭代求解,收敛性,不降,学习结果,泛化能力,IEEE,测试系统,算例分析,分析验证,频率特性
AB值：
0.444984
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