支持向量回归_浙江大学王慧芳等：用于电网节点重要度评估的一种基于网络嵌入和支持向量回归的人工智能方法...

内容介绍

中文摘要：

重要节点识别对电网安全意义重大。但电网在规模、结构等方面差异较大，评价指标难以涵盖电网不同状态下所有信息，因此基于指标构建的传统评估方法，其效果视情况而定，通用性不足。由此，本文提出基于人工智能的电网节点重要度评估法。首先利用网络嵌入，提出综合考虑电网结构与电气量的电网节点特征选择法。然后对具体电网，进行各类运行方式下的稳态与节点故障暂态仿真，构建能反映节点特征与节点重要度内在关系的样本集。最后，根据优化后的样本集训练支持向量回归模型，模型成熟后可用于电网节点重要度在线评估。结果表明，本方法能根据从样本中学到的信息有效评估电网节点重要度。相比传统指标构建法，本方法规避了片面性和主观性。此外，基于该人工智能框架，本方法可针对每个具体电网建立特定样本集，具有通用性。

关键词：

电网；人工智能；节点重要度；TADW法；网络嵌入；支持向量回归

作者：

王慧芳，张晨宇，林冬阳，何奔腾

单位：

浙江大学电气工程学院，中国杭州市，310027；国网江苏省电力工程咨询有限公司，中国南京市，210020

本文引用格式：

Hui-fang Wang, Chen-yu Zhang, Dong-yang Lin, Ben-teng He, 2019. An artificial intelligence based method for evaluating power grid node importance using network embedding and support vector regression. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 20(6):816-828.

https://doi.org/10.1631/FITEE.1800146

本文精要导读：、

全文下载地址：

http://www.jzus.zju.edu.cn/oldversion/opentxt.php?doi=10.1631/FITEE.1800146

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Frontiers of Information Technology &Electronic Engineering(简称FITEE，中文名《信息与电子工程前沿(英文)》，ISSN2095-9184，CN 33-1389/TP)是信息电子类综合性英文学术月刊，SCI-E、EI收录，最新影响因子1.033。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑：计算机与电子》，2015年更为现名，现为中国工程院信息与电子工程学部唯一院刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、卢锡城，实行国际同行评审制，初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。

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