文件名称：matlab精度检验代码-Spatial-temporal-Adaptive-Transient-Stability-Assessment-f
文件大小：35.25MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 20:13:39
系统开源
matlab精度检验代码版权声明：这些代码仅可用于复制提交给《国际电力与能源系统杂志》的未发表的论文“缺少数据的电力系统的时空自适应暂态稳定性评估”，并且不允许其他用途！ 缺少数据的电源系统的时空自适应暂态稳定性评估 这些代码用于我们的论文“缺少数据的电力系统的时空自适应暂态稳定性评估”，下面的介绍为它们提供了用法。 由于Github的容量有限，我们很抱歉无法上传数据集，但读者可以根据本文中的数据生成方法来生成它们。 好好享受！ 环境要求 Python 3.x Matlab的 1.Relief_FT main.m：特征重要性计算的主程序。 它的输入是训练数据，输出是每个时间特征的重要性。 Relief_FT：特征重要性计算程序，由main.m调用。 weights.mat：main.m的结果 2，最优的PMU聚类搜索模型 optimum_featureset.m：最佳PMU聚类搜索模型的主程序。 它的输入是时间特征的重要性，而输出是最优的PMU簇。 fitness.m：最佳PMU聚类搜索模型的目标函数。 circlecon.m：最佳PMU群集搜索模型的约束。 PMU_Place.m：电
【文件预览】：
Spatial-temporal-Adaptive-Transient-Stability-Assessment-for-Power-System-under-Missing-Data-master
----Optimal PMU Clusters Searching Model()
--------circlecon.m(569B)
--------optimal_featureset.m(844B)
--------fitness.m(1KB)
--------17.csv(272B)
--------PMU_Place.m(6KB)
--------weights.mat(2KB)
--------readme.md(37B)
--------Matrix_Transform.m(3KB)
----Spatial-temporal Adaptive TSA()
--------model_best4_11.h5(2.58MB)
--------model_best4_6.h5(2.6MB)
--------model_best4_16.h5(2.52MB)
--------model_best4_15.h5(2.68MB)
--------model_best4_10.h5(2.51MB)
--------model_best4_12.h5(2.93MB)
--------model_best4_1.h5(2.52MB)
--------DynamicLSTM.py(6KB)
--------model_best4_5.h5(2.51MB)
--------model_best4_13.h5(2.46MB)
--------model_best4_4.h5(2.56MB)
--------model_best4_17.h5(2.43MB)
--------model_best4_14.h5(2.59MB)
--------17.csv(272B)
--------Ensemble_LSTM.py(2KB)
--------model_best4_8.h5(2.43MB)
--------model_best4_9.h5(2.58MB)
--------model_best4_3.h5(2.5MB)
--------model_best4_7.h5(2.55MB)
--------Spatial_temporal_adaptive_TSA.py(3KB)
--------readme.md(30B)
--------model_best4_2.h5(2.58MB)
----README.md(2KB)
----Relief_FT()
--------Relief_FT.m(9KB)
--------main.m(287B)
--------weights.mat(2KB)
--------readme.md(10B)