基于数据挖掘的电力系统状态估计研究

来源 :中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mu5
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作为能量管理系统的应用基础与核心,电力系统状态估计对电力系统的发展有着深远意义。研究了应用数据挖掘进行数据预处理的方法在电力系统状态估计中的应用,利用人工神经网络、k-均值聚类结合GSA算法对原始量测数据进行处理,以便为状态估计程序提供较为精确的数据。通过推导得到快速分解法的具体算法内容,在这一基础上针对电力系统中各个量测点都可能因为设备自身或者数据传输错误而出现粗差的情况,提出了抗差快速分解法并利用IEEE14节点对所述算法进行验证。
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