支持向量机及在电力系统中的应用

支持向量机是20世纪60年代开始研究,在90年代得到快速发展的机器学习技术。为了系统地归纳统计学习理论与支持向量机的基本思想和算法,总结目前该领域的最新研究成果。通过对7种多分类支持向量机训练算法进行深入分析,得出其各算法的优、缺点,还归纳了支持向量机在故障预测和识别、电力系统等方面的应用,特别在电力系统暂态稳定评估与分析、电机故障诊断、高压输电线路故障诊断和定位、双凸极永磁发电机非线性模型、火焰监测以及电力系统负荷预测等方面的成功应用。研究表明,支持向量机克服了传统神经网络算法的局部最优、收敛难以控制、结构设计困难等优点。