人工神经网络和短时仿真结合的暂态安全评估事故筛选方法

结合人工神经网络（ＡＮＮ）和短时数字仿真提出一个用于在线暂态安全评估的事故筛选方法，将３层ＢＰ网络作为模式分类器，用来建立稳定评估结果和所选特征量之间的映射关系。在故障切除时刻终止的短时数字仿真被用来生成ＡＮＮ的输入量，每个ＡＮＮ处理一个特定的事故状态。使用一个半监督学习算法，ＡＮＮ可产生一个能够指示相对稳定度的连续分布的暂态稳定指标。基于这个连续分布的稳定指标，设置一个相对保守的分类门槛值，避免了不安全状态的漏报。１０机新英格兰电力系统的应用结果证实了该方法的有效性。