%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