%0 Journal Article
%T 基于扩展k阶近邻法的电力系统稳定评估新算法
%A 王同文
%A 管霖
%A 章小强
%A 张尧
%J 电力系统自动化
%D 2008
%X 针对k阶近邻法分类时对样本的潜在结构信息未加利用这一缺陷，扩展k阶近邻法采用模式发现算法获取样本的空间分布知识，以获得的知识取代原始样本实现未知样本的分类。算法有效剔除了不利于分类的干扰样本，提高了分类精度和速度。在基于稳态运行信息的暂态稳定评估算法中，应用扩展k阶近邻法，实现了各种方式下稳定水平的正确判别。仿真结果验证了算法的有效性。算法作为一种通用的知识获取工具有广泛的应用前景。
%K 稳定评估
%K 扩展
%K k阶近邻法
%K 模式发现
%K 特征选择
%K 知识获取
%U http://www.aeps-info.com/aeps/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200708079&flag=1