基于改进CatBoost的电力系统暂态稳定评估方法

摘要

在实际电网的运行过程中,通过同步相量测量单元实时采集到的电网动态参数通常含有部分噪声,且有时会因通信故障造成数值的随机缺失,对基于人工智能的电力系统暂态稳定评估模型造成很大影响.为此,提出一种基于改进CatBoost的暂态稳定评估方法.通过分箱算法对输入特征数据进行离散化处理,提高模型对噪声的鲁棒性;采用加权的焦点损失函数代替交叉熵损失函数,提升模型的可信度并减少模型对失稳样本的漏判;将量测数据部分缺失的样本划分到单独的节点中继续建模,从而充分挖掘不完整样本中的暂态信息.在新英格兰10机39节点上的实验结果表明,所提方法的准确率和查全率均优于其他几类机器学习算法,而且所提方法对噪声和数值缺失表现出良好的鲁棒性且具有较快的训练速度和预测速度.