用于电力系统暂态稳定评估的支持向量机参数分析

摘要

本文研究了支持向量机(SVM)在电力系统暂态稳定评估上的应用.支持向量机具有自动确定隐含层神经元数目、暂快的学习速度和较好的泛化能力等优点.支持向量机之v-SVM模型由于其v参数具有明显的物理意义,比另一支持向量机模型C-SVM更加实用.并且由于高斯核函数仅具有一个可调参数,比多项式核函数的三个可调参数更具有实用性.通过对支持向量机各参数的实验分析,验证了支持向量机用于电力系统暂态稳定评估研究的优越性,其中基于高斯核函数的支持向量机之v-SVM模型最为实用.