样本不平衡情况下的电力系统暂态稳定集成评估方法

《样本不平衡情况下的电力系统暂态稳定集成评估方法》是一篇关于电力系统稳定性分析的研究论文，全文共32页。该文主要针对当前电力系统中样本数据不平衡的问题，提出了一种新的集成评估方法，以提高电力系统暂态稳定性的分析精度和可靠性。

在现代电力系统中，由于各种因素的影响，如负荷变化、新能源接入以及故障类型的不同，导致训练数据的分布不均衡，这给传统的暂态稳定评估方法带来了挑战。本文通过研究样本不平衡对评估结果的影响，提出了一个结合多种算法的集成评估框架，旨在提升模型在不平衡数据下的泛化能力和预测准确性。

文章首先介绍了电力系统暂态稳定的基本概念和传统评估方法，然后分析了样本不平衡问题的成因及其对评估结果的负面影响。接着，作者提出了一种基于集成学习的解决方案，利用多个基分类器的组合来增强模型的鲁棒性，并通过实验验证了该方法的有效性。

此外，文中还讨论了不同数据采样技术的应用，如过采样、欠采样和合成数据生成等，以改善样本分布的平衡性。同时，作者通过对比实验，展示了所提方法在多个实际案例中的优越性能，证明了其在实际工程应用中的可行性。

本文的研究成果对于提高电力系统暂态稳定评估的准确性和适应性具有重要意义，为未来智能电网的稳定运行提供了理论支持和技术参考。无论是从事电力系统研究的学者，还是相关领域的工程师，都能从中获得有价值的见解和启发。