基于支持向量机的发/输电系统快速蒙特卡洛可靠性评估方法

雷宇骁; 李更丰; 黄玉雄; 别朝红

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2019155

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基于支持向量机的发/输电系统快速蒙特卡洛可靠性评估方法

专题：能源互联网技术与应用 | 更新时间：2024-06-05

- 基于支持向量机的发/输电系统快速蒙特卡洛可靠性评估方法
- Support vector machine based fast Monte Carlo reliability evaluation method for composite power system
- 电信科学 2019年35卷第6期页码：15-24
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "雷宇骁（1995- ），男，西安交通大学陕西省智能电网重点实验室硕士生，主要研究方向为机器学习在电力系统中的应用以及可靠性评估。" ]
  [ "李更丰（1984- ），男，博士，西安交通大学陕西省智能电网重点实验室副教授，主要研究方向为综合能源系统可靠性评估。" ]
  [ "黄玉雄（1995- ），男，西安交通大学陕西省智能电网重点实验室硕士生，主要研究方向为综合能源系统以及可靠性评估。" ]
  [ "别朝红（1970- ），女，博士，西安交通大学陕西省智能电网重点实验室教授，主要研究方向为能源互联网和电力系统恢复力。" ]
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目;The National Key Research and Development Program of China(2016YFB0901900)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2019155
  中图分类号： TM712
- 网络出版日期：2019-06，
  
  纸质出版日期：2019-06-20
- 稿件说明：
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雷宇骁, 李更丰, 黄玉雄, 等. 基于支持向量机的发/输电系统快速蒙特卡洛可靠性评估方法[J]. 电信科学, 2019,35(6):15-24.

Yuxiao LEI, Gengfeng LI, Yuxiong HUANG, et al. Support vector machine based fast Monte Carlo reliability evaluation method for composite power system[J]. Telecommunications science, 2019, 35(6): 15-24.
雷宇骁, 李更丰, 黄玉雄, 等. 基于支持向量机的发/输电系统快速蒙特卡洛可靠性评估方法[J]. 电信科学, 2019,35(6):15-24. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2019155.

Yuxiao LEI, Gengfeng LI, Yuxiong HUANG, et al. Support vector machine based fast Monte Carlo reliability evaluation method for composite power system[J]. Telecommunications science, 2019, 35(6): 15-24. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2019155.

摘要

提出了一种基于支持向量机的发/输电系统快速蒙特卡洛可靠性评估方法。首先，遍历系统所有元件的故障并计算相应的最小切负荷量，得到用于训练机器学习模型的样本数据。然后，采用支持向量机作为挖掘系统元件故障与最小切负荷之间非线性映射关系的机器学习算法，训练得到不同故障下最小切负荷的估计模型。最后，将该模型与蒙特卡洛模拟法结合，随机采样元件状态，针对每个状态，由训练得到的估计模型直接给出最小切负荷量，从而实现发/输电系统可靠性的快速评估。将所提方法应用于发输电系统可靠性标准测试算例IEEE RTS 79，验证了其有效性和准确性。

Abstract

A fast Monte Carlo reliability evaluation method for composite power system based on support vector machine (SVM) was proposesd.Firstly

sample data for training the SVM model was obtained by enumerating component failures and calculating the corresponding minimum load shedding.Then

the SVM algorithm was used to mine the nonlinear mapping relationship between component failures and minimum load shedding

and the minimum load shedding estimation model was trained.Finally

the model was combined with the Monte Carlo simulation.By randomly sampling component states

for each state

the estimation model obtained by the training directly gave the minimum load shedding

thereby achieving a rapid assessment of the reliability of the composite power system.The proposed method is applied to the IEEE RTS 79 system

which verifies its effectiveness.

关键词

Keywords

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