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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.11
- 수록면
- 36 - 39 (4page)
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This paper proposes a support vector machine (SVM) based power system voltage stability classifier using local measurement data. The excellent performance of the SVM in the classification related to time-series prediction matches the real-time data of PMU for monitoring power system dynamics. The methodology for fast monitoring of the system is initiated locally which aims to leave sufficient time to perform immediate corrective actions to stop system degradation by the effect of major disturbances. This paper briefly describes the mathematical background of SVM, and explains the procedure for fast classification of voltage stability using the SVM algorithm. To illustrate the effectiveness of the classifier, this paper includes numerical examples with a 11-bus test system.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Support Vector Machine
3. SVM based Voltage Stability Classifier
4. Numerical Example
5. Conclusions
[참고문헌]
참고문헌 (0)
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