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針對電力系統暫態穩定預測問題，提出基于特征橢球理論（characteristic ellipsoid，CELL）和支持向量機（support vector machme，SVM）復合映射的方法。通過采集系統受擾后的同步相量測量單元（phasor measurement umt，PMU）量測數據，將其映射至多維樣本空間中生成特征橢球。橢球形態的變化能反映出受擾系統在穩定與失穩場景下不同的動態行為，從而識別出系統的暫態穩定性。以包含了系統暫態過程信息的橢球幾何屬性，如體積、偏心率、中心點、體積變化率等，構造支持向量機評估模型的輸入特征，訓練所得支持向量機模型能夠實現電力系統暫態穩定在線預測。該方法以橢球的動態變化作為暫態穩定判據，利用較少的量測數據就能為暫態穩定識別提供足夠的信息量，同時保證較高的準確率。通過IEEE 39節點系統和我國西南某省級區域輸電系統的算例測試，驗證了方法的可行性和有效性。
向量機
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