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基于聚类算法和类噪声数据辨识的负荷模型特征参数提取
被引量：
11
1
作者
周运斌
陈茜
+3 位作者
王颖
王卫
周晋航
王海云
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2020年第12期12-18,共7页
基于类噪声数据的负荷模型参数辨识方法可以实现负荷模型参数的实时辨识,为跟踪电力负荷的时变性和分散性提供了新的思路和可能。考虑到基于类噪声数据辨识所得大量负荷模型参数和电力系统仿真对模型参数简便性的要求,本文实现基于聚类...
基于类噪声数据的负荷模型参数辨识方法可以实现负荷模型参数的实时辨识,为跟踪电力负荷的时变性和分散性提供了新的思路和可能。考虑到基于类噪声数据辨识所得大量负荷模型参数和电力系统仿真对模型参数简便性的要求,本文实现基于聚类算法的负荷模型特征参数提取,为系统仿真提供参数指导和建议,基于北京电网实测数据的负荷模型辨识参数聚类结果验证了本文聚类算法的有效性。
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关键词
聚类算法
类噪声数据
负荷模型参数辨识
特征
参数
提取
实测数据
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题名
基于聚类算法和类噪声数据辨识的负荷模型特征参数提取
被引量：
11
1
作者
周运斌
陈茜
王颖
王卫
周晋航
王海云
机构
国网北京市电力公司电力调度控制中心
国网北京市电力公司电力科学研究院
清华大学电机系
上海电力大学电气工程学院
出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2020年第12期12-18,共7页
基金
国网北京市电力公司科技项目(52022319005N)。
文摘
基于类噪声数据的负荷模型参数辨识方法可以实现负荷模型参数的实时辨识,为跟踪电力负荷的时变性和分散性提供了新的思路和可能。考虑到基于类噪声数据辨识所得大量负荷模型参数和电力系统仿真对模型参数简便性的要求,本文实现基于聚类算法的负荷模型特征参数提取,为系统仿真提供参数指导和建议,基于北京电网实测数据的负荷模型辨识参数聚类结果验证了本文聚类算法的有效性。
关键词
聚类算法
类噪声数据
负荷模型参数辨识
特征
参数
提取
实测数据
Keywords
clustering
ambient signal
load model parameter identification
extraction
field measurement
分类号
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚类算法和类噪声数据辨识的负荷模型特征参数提取
周运斌
陈茜
王颖
王卫
周晋航
王海云
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2020
11
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