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介绍了电力负荷异常数据的形成原因和分类,针对目前异常数据辨识方法灵敏度不高、易漏判、误判的现状,提出了基于数理统计中t检验对异常数据进行辨识和修正的算法。通过山东电网的实际算例,验证了此方法具有简单、实用、灵敏度和计算效率高的特性。2郾ShandongElectricPowerDisp
异常电力负荷数据的t检验辨识与修正
【摘 要】
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介绍了电力负荷异常数据的形成原因和分类,针对目前异常数据辨识方法灵敏度不高、易漏判、误判的现状,提出了基于数理统计中t检验对异常数据进行辨识和修正的算法。通过山东
【机 构】
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山东大学电气工程学院
【出 处】
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电力需求侧管理
【发表日期】
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2005年01期
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