摘要：针对SVM等各类传统算法耗时过长，无法满足在线要求的问题，提出了一种基于广泛内核核向量机（ECVM）的大规模电力系统在线稳定评估算法。首先基于决策树算法对原始特征量进行特征筛选，然后基于ECVM分类器快速给出电力系统稳定状态的评估结果。该算法简化了最小闭包球问题中新球心的计算过程，避免了每次迭代都要解决QP问题，降低了算法的复杂度。在New England 39节点系统和某实际系统下的仿真结果表明了所提算法的优越性，为大规模电力系统的在线稳定评估提供了新思路。

关键词：核向量机 决策树 在线 稳定评估 

单位：武汉大学电气工程学院 湖北武汉430072