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题名基于混合高斯模型的配电网负荷伪量测权重优化算法
被引量：6
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作者
申定辉
于晓蕾
吴丹
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机构
国网安徽省电力公司六安供电公司
国网安徽省电力公司众兴电力设计院有限公司
国网江西省电力公司南昌供电公司
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出处
《广东电力》
2016年第5期86-91,123,共7页
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文摘
提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的配电网负荷量测权重优化算法,包括对GMM参数的优化和权重确定。首先采用引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)对数据的最佳聚类个数进行判断,利用K-means算法获取数据的初始聚类中心、方差和混合权重;然后通过组合马尔科夫链蒙特卡洛期望最大化(Markov chain Monte Carlo-expectation maximum,MCMC-EM)算法对GMM的参数进行估计;最后根据优化的GMM,提出负荷伪量测权重优化方法,确定负荷伪量测的权重。以改进IEEE-12节点系统对所提方法进行验证,结果表明其合理、有效。
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关键词
配电网
状态估计
伪量测权重
高斯混合模型
组合马尔科夫链蒙特卡洛期望最大化算法
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Keywords
power distribution network
state estimation
pseudo measurement weight
Gaussian mixture model（GMM）
Markov chain Monte Carlo-expectation maximum（MCMC-EM）
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分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
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