基于改进最大相关最小冗余准则的暂态稳定评估特征选择
信号处理
2019-03-06 v1 系统与控制
摘要
提出了一种基于改进的最大相关最小冗余（mRMR）准则的电力系统暂态稳定评估特征选择新方法。首先，通过在评价准则中引入权重系数改进标准 mRMR，以精炼特征相关性与冗余度的度量。然后，考虑相量测量单元（PMU）可能提供的实时信息，从电力系统运行参数中提取一组系统级分类特征构建原始特征集，并采用改进 mRMR 评估原始特征的分类能力以进行特征选择。利用增量搜索技术获得一组嵌套候选特征子集，并通过支持向量机分类器测试各候选特征子集，以寻找分类精度最高的最优特征子集。基于新英格兰 39 节点系统与 IEEE 50 机测试系统的仿真结果验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1903.01907,
title = {Feature Selection for Transient Stability Assessment Based on Improved Maximal Relevance and Minimal Redundancy Criterion},
author = {Yang Li and Xueping Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.01907},
year = {2019}
}