计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法
Automation of Electric Power Systems（2020）
Abstract
交直流混联系统的稳定性分析复杂且样本不平衡,当前基于数据挖掘的暂态稳定评估方法只追求对不稳定样本的识别精度,忽略了重叠区域样本难分类的问题,导致其综合性能未得到实质性的提升.针对此问题,提出一种计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法.所提方法通过焦点损失函数来修正轻梯度提升机(LightGBM),自动根据样本的类别以及是否处于重叠区域中的"灰色地带"赋予其不同的权重,从而优化梯度下降的方向.该方法在提升对不稳定样本识别精度的同时,也减少了对稳定样本的误判.在修改的IEEE 68节点系统和中国某省级电网上的算例表明,所提方法在含有噪声且不平衡的数据集上有良好的评估性能.
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