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基于数据驱动的潮流雅可比矩阵估计方法研究
被引量：
4
1
作者
张冲
艾芊
+2 位作者
贺兴
陈赟
王佳裕
《智慧电力》
北大核心
2021年第11期1-7,44,共8页
线路元件以及拓扑结构信息不准确使得基于模型的雅可比矩阵计算结果存在一定的误差。提出了基于数据驱动的雅可比矩阵估计方法,具有不需要线路信息、不受网络拓扑结构变化影响的特点。通过设置多种"数据污染"场景,探究普通最...
线路元件以及拓扑结构信息不准确使得基于模型的雅可比矩阵计算结果存在一定的误差。提出了基于数据驱动的雅可比矩阵估计方法,具有不需要线路信息、不受网络拓扑结构变化影响的特点。通过设置多种"数据污染"场景,探究普通最小二乘法,完全最小二乘法,广义最小二乘法的优缺点、适用性,证明了基于数据驱动的雅可比矩阵估计方法可实现高精度的雅可比矩阵估计以及数据驱动方法在高维数据空间上的鲁棒性。
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关键词
雅可比矩阵
数据驱动
普通最小二乘法
完全最小二乘法
广义最小二乘法
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职称材料
题名
基于数据驱动的潮流雅可比矩阵估计方法研究
被引量：
4
1
作者
张冲
艾芊
贺兴
陈赟
王佳裕
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
国网浦东供电公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2021年第11期1-7,44,共8页
基金
国家自然基金青年科学基金资助项目(51907121)
国家电网有限公司科技项目(52092121004R)。
文摘
线路元件以及拓扑结构信息不准确使得基于模型的雅可比矩阵计算结果存在一定的误差。提出了基于数据驱动的雅可比矩阵估计方法,具有不需要线路信息、不受网络拓扑结构变化影响的特点。通过设置多种"数据污染"场景,探究普通最小二乘法,完全最小二乘法,广义最小二乘法的优缺点、适用性,证明了基于数据驱动的雅可比矩阵估计方法可实现高精度的雅可比矩阵估计以及数据驱动方法在高维数据空间上的鲁棒性。
关键词
雅可比矩阵
数据驱动
普通最小二乘法
完全最小二乘法
广义最小二乘法
Keywords
Jacobian matrix
data-driven
ordinary least squares
total least squares
generalized least squares
分类号
TM744 [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
基于数据驱动的潮流雅可比矩阵估计方法研究
张冲
艾芊
贺兴
陈赟
王佳裕
《智慧电力》
北大核心
2021
4
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