融合jmim和ngboost的电力系统暂态稳定评估方法

《融合jmim和ngboost的电力系统暂态稳定评估方法》是一篇关于电力系统暂态稳定性分析的学术论文，全文共44页。该研究针对现代电力系统中日益复杂的运行环境，提出了一种结合JMIM（基于最大信息系数的特征选择方法）与NGBoost（一种基于梯度提升的新型集成学习算法）的暂态稳定评估方法。

文章首先介绍了电力系统暂态稳定性的基本概念及其在电网安全运行中的重要性。随后，详细阐述了传统暂态稳定评估方法的局限性，如计算复杂度高、适应性差等问题。为了解决这些问题，作者引入了机器学习技术，特别是NGBoost算法，以提高评估效率和准确性。

JMIM方法被用于特征选择，旨在从大量电力系统运行数据中提取出对暂态稳定性影响最大的关键特征，从而减少冗余信息，提高模型训练效率。NGBoost则作为核心分类器，通过优化损失函数和迭代过程，进一步提升了模型的预测性能。

实验部分采用了多个典型电力系统案例进行验证，结果表明，该方法在准确率、计算速度以及泛化能力等方面均优于传统方法。此外，文章还讨论了不同参数设置对评估结果的影响，为实际应用提供了参考依据。

总体而言，该论文为电力系统暂态稳定评估提供了一种高效、准确的新思路，具有重要的理论价值和实际应用前景，尤其适用于大规模、高复杂度的现代电力系统。