Lựa chọn tập biến trong đánh giá ổn định động hệ thống điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo

Tóm tắt

Bài báo trình bày phương pháp lựa chọn tập biến trong đánh giá ổn định động (DSA) hệ thống điện sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANN). Trong ứng dụng ANN đánh giá ổn định động hệ thống điện, lựa chọn tập biến nhằm mục đích giảm số biến đầu vào, giảm chi phí và bộ nhớ máy tính . Tuy nhiên, thách thức lớn là cùng với việc giảm số lượng biến nhưng độ chính xác nhận dạng phải cao. Bài báo này đề nghị áp dụng các giải thuật tìm kiếm tiến (SFS), tìm kiếm lùi (SBS), tìm kiếm kết hợp tiến lùi (SFFS), xếp hạng (FR) để lựa chọn tập biến. Hiệu quả của các giải thuật đã được kiểm tra với sơ đồ hệ thống điện GSO-37bus. Kết quả tính toán cho thấy với cùng biến đặc trưng (Feature), giải thuật SFS có độ chính xác nhận dạng cao hơn giải thuật FR và SBS, giải thuật SFS và SFFS có kết quả tính toán như nhau.