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Newton-Raphson load flow method

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  1. TOOL · CL_239196 ·

    机器学习增强电力系统安全分类

    研究人员开发了一种机器学习方法，通过对应急场景进行分类来增强电力系统安全性。该研究利用了随机森林、支持向量机和 K-近邻等算法，并采用了 SMOTE 和 PCA 等数据预处理技术。随机森林模型表现出最高的性能，在 IEEE-30 母线系统上达到了 0.97 的 F1 分数。这种机器学习方法为电网的实时安全评估提供了比传统方法更具可扩展性和有效性的替代方案。