[发明专利]一种基于主动学习的电力系统主导失稳模式判别方法有效
| 申请号： | 202110687214.0 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113435492B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 姚伟;石重托;汤涌;艾小猛;文劲宇;黄彦浩;郭强 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学;中国电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/18 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 尹丽媛;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于主动学习的电力系统主导失稳模式判别方法，属于电力系统稳定性分析领域。本发明将主动学习应用到主导失稳模式判别方法中，无需标注所有样本，而仅主动地选择部分最有信息含量的样本来标注，以较少的样本标注来达到较高的判别准确率。同时，在模型不确定性基础上还考虑到样本多样性，以模型输出概率信息熵为权重，通过加权k‑means聚类的方法将样本聚成k簇，分别从每一簇中选择最接近聚类质心的样本，保证了采样的多样性，避免所选样本过于相似造成模型过拟合的问题。如此，本发明能够减少样本标注的成本，提高主导失稳模式判别模型实现效率，从而提高电力系统的安全性，实用性较强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主动 学习 电力系统 主导 失稳 模式 判别 方法 | ||
【主权项】：
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