基于扩展k阶近邻法的电力系统稳定评估新算法

摘要：

针对k阶近邻法分类时对样本的潜在结构信息未加利用这一缺陷,扩展k阶近邻法采用模式发现算法获取样本的空间分布知识,以获得的知识取代原始样本实现未知样本的分类.算法有效剔除了不利于分类的干扰样本,提高了分类精度和速度.在基于稳态运行信息的暂态稳定评估算法中,应用扩展k阶近邻法,实现了各种方式下稳定水平的正确判别.仿真结果验证了算法的有效性.算法作为一种通用的知识获取工具有广泛的应用前景.

关键词：稳定评估、扩展k阶近邻法、模式发现、特征选择、知识获取

所属期刊栏目：32

分类号：TM712(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金50407014

在线出版日期：2008-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：18-21,75