基于SVM-SMOTE算法的一维卷积神经网络电力系统暂态稳定评估模型

《基于SVM-SMOTE算法的一维卷积神经网络电力系统暂态稳定评估模型》是一篇聚焦于电力系统暂态稳定性分析的学术论文。该研究旨在通过结合先进的机器学习技术，提升对电力系统在发生扰动后是否能够维持稳定运行的预测能力。文章提出了一种融合SVM-SMOTE算法与一维卷积神经网络（1D-CNN）的混合模型，以应对电力系统中数据不平衡和特征提取的问题。

在电力系统中，暂态稳定性是确保系统在遭受大扰动后仍能保持同步运行的关键指标。传统的暂态稳定评估方法通常依赖于详细的系统模型和复杂的仿真计算，这种方法虽然准确，但计算量大、效率低，难以满足实时分析的需求。因此，利用数据驱动的方法进行暂态稳定评估成为近年来的研究热点。

本文提出的模型首先使用SVM-SMOTE算法对训练数据集进行过采样处理，以解决电力系统暂态数据中正负样本不均衡的问题。SVM-SMOTE是一种改进的SMOTE算法，它结合了支持向量机（SVM）的分类能力，能够在生成合成样本时更有效地保留数据的分布特性，从而提高后续模型的泛化能力。

在完成数据预处理后，作者采用一维卷积神经网络作为核心分类器。一维卷积神经网络能够有效提取电力系统暂态过程中的时间序列特征，如电压、电流和频率的变化情况。通过多层卷积核的堆叠，模型可以自动学习到不同尺度的特征表示，进而提升对暂态行为的识别精度。

实验部分采用了多个典型电力系统案例进行验证，包括IEEE 39节点系统和实际电网数据。结果表明，所提出的模型在准确率、召回率和F1分数等关键指标上均优于传统方法，尤其是在面对少量样本的情况下表现更为优异。此外，该模型还具备良好的可扩展性，能够适应不同规模和结构的电力系统。

该研究的创新点在于将SVM-SMOTE算法与一维卷积神经网络相结合，不仅解决了数据不平衡问题，还提升了模型对复杂暂态行为的识别能力。同时，该方法无需依赖详细的系统模型，具有较强的实用性和推广价值。

从应用角度来看，该模型可以用于在线监测电力系统的运行状态，提前预警可能发生的暂态不稳定现象，为调度人员提供决策支持。此外，该方法还可与其他智能电网技术相结合，构建更加高效和安全的电力系统运行体系。

总体而言，《基于SVM-SMOTE算法的一维卷积神经网络电力系统暂态稳定评估模型》为电力系统暂态稳定评估提供了新的思路和技术手段，具有重要的理论意义和实际应用价值。随着人工智能技术的不断发展，这类数据驱动的方法将在未来电力系统分析中发挥越来越重要的作用。