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基于量测数据相关性的电力系统不良数据检测和辨识新方法 被引量:28
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作者 黄彦全 肖建 +2 位作者 李云飞 邵明 黄庆 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期70-74,共5页
电力系统量测数据的质量是影响电力系统状态估计效率和结果的重要因素,而量测数据中客观地存在少量不良数据,检测和辨识这些不良数据是电力系统状态估计的重要组成部分。文章分析了量测数据协方差矩阵中的元素值在量测数据中含有白噪声... 电力系统量测数据的质量是影响电力系统状态估计效率和结果的重要因素,而量测数据中客观地存在少量不良数据,检测和辨识这些不良数据是电力系统状态估计的重要组成部分。文章分析了量测数据协方差矩阵中的元素值在量测数据中含有白噪声、突变量和不良数据时的变化规律,提出了通过量测数据协方差矩阵中元素的变化规律检测和辨识不良数据的新方法,在IEEE14节点系统上的仿真试验验证了该方法的正确性。 展开更多
关键词 检测和辨识 不良数据 量测数据的相关性 协方差矩阵 电力系统
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k-means聚类算法在负荷曲线分类中的应用 被引量:60
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作者 刘莉 王刚 翟登辉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第23期65-68,73,共5页
为了提高电力系统状态估计结果的准确性,利用k-means聚类算法并结合有效指数准则,提出了一种辨识系统不良数据的新方法。研究内容是以某一节点负荷数据为研究对象,运用数据挖掘中k-means聚类算法并结合有效指数准则提取出日负荷特征曲线... 为了提高电力系统状态估计结果的准确性,利用k-means聚类算法并结合有效指数准则,提出了一种辨识系统不良数据的新方法。研究内容是以某一节点负荷数据为研究对象,运用数据挖掘中k-means聚类算法并结合有效指数准则提取出日负荷特征曲线,分别对输电网状态估计中的不良数据检测和辨识、配电网状态估计中的伪量测补充进行了研究。最终用Matlab编制算法程序并进行仿真分析,结果表明,此方法效果良好。 展开更多
关键词 状态估计 数据挖掘 不良数据检测和辨识
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