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機器學習技術己被廣泛應用于暫態穩定分析領域。在基于機器學習的暫穩評估中，如何兼顧輸入特征信息量的多少和整體計算效率，一直是需要解決的問題。為此提出一種基于轉子角軌跡簇特征、由線性支持向量機（linear support vector machlne，LSVM）和決策樹（decision tree，DT）構成的組合式暫穩評估方法。首先，構建轉子角軌跡簇整體特征的時間序列作為暫穩評估的輸入向量，考慮到輸入特征的時間維度，先通過LSVM對每個時序特征進行降維映射，再將降維后的結果輸入至DT中，形成暫穩預測和穩定程度評估模型，并采用boosting技術進一步提高評估模型的準確性。對新英格蘭10機39節點系統進行算例分析驗證了方法的有效性，所提出的軌跡簇特征和組合算法具有較高的精度和計算效率，能較準確地指示系統的穩定程度，且對未知運行工況具有一定的泛化能力。
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