【摘 要】
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分布式综合能源系统暂态数据监测受暂态特征选择影响,导致监测有效性低,因而提出一种新的云计算环境下分布式综合能源系统暂态数据监测方法。采用非入侵式方法采集分布式综合能源系统的数据,根据采集结果,通过判断电流序列中两个相邻周期的电流强度,划分暂态过程与稳态过程,实现暂态数据分离。以分离出的暂态数据为基础,选择暂态持续时间、暂态电压、系统开启时的冲击电流(功率)倍数为暂态特征,利用K均值聚类算法实现暂态数据监测。实验结果表明:与3种传统方法相比,所提方法应用下的监测准确率更高,最高可达91.5%,监测时间更短,
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分布式综合能源系统暂态数据监测受暂态特征选择影响,导致监测有效性低,因而提出一种新的云计算环境下分布式综合能源系统暂态数据监测方法。采用非入侵式方法采集分布式综合能源系统的数据,根据采集结果,通过判断电流序列中两个相邻周期的电流强度,划分暂态过程与稳态过程,实现暂态数据分离。以分离出的暂态数据为基础,选择暂态持续时间、暂态电压、系统开启时的冲击电流(功率)倍数为暂态特征,利用K均值聚类算法实现暂态数据监测。实验结果表明:与3种传统方法相比,所提方法应用下的监测准确率更高,最高可达91.5%,监测时间更短,
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