电力系统暂态稳定评估组合模型的比较

组合模型能提高电力系统暂态稳定评估的分类性能。文中构建了12组输入特征,在IEEE16节点和IEEE50节点测试系统上生成了24个样本集。提出了一种测试分类综合指标。在24个样本集上比较了单个(神经网络、决策树、K最近邻法和支持向量机)和组合(装袋、提升、堆栈和随机森林)的暂态稳定评估模型测试指标发现,单个评估模型中,K最近邻法分类性能最好;组合方法均能提高分类性能,其中随机森林分类性能最好,其次是堆栈(支持向量机、K最近邻法、决策树)、提升–决策树和装袋–决策树。