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為了提高支持向量機（Support Vector Machine，SVM）的分類性能，提出了根據關鍵樣本集構造的SVM綜合分類模型進行電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估的方法。給出了基于不同特征量的SVM綜合分類模型的構建方法、關鍵樣本集的產生方法以及基于綜合分類模型和關鍵樣本集的SVM分類步驟。采用3機9節(jié)點典型算例和某省級電網算例進行分類效果分析。分析結果表明，所提出的基于SVM綜合分類模型和關鍵樣本集的方法，相較于傳統(tǒng)SVM方法，大幅度減少了將不穩(wěn)定樣本判定為穩(wěn)定的漏分類數，提高了SVM方法的實用性。所提出的基于關鍵樣本集構造分類模型的思路對于其他數據挖掘方法也有一定的借鑒意義。
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