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将基于间隙统计（gap statistic）聚类算法的数据挖掘技术应用于电力系统不良数据的辨识中。将聚类内围绕聚类均值的欧氏平方距离和的对数与相应的参考值的数学期望做比较，对量测数据进行聚类个数的确定。与传统的状态估计相比，此方法可避免残差污染和残差淹没。
间隙统计应用于电力系统不良数据辨识
【摘 要】
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将基于间隙统计（gap statistic）聚类算法的数据挖掘技术应用于电力系统不良数据的辨识中。将聚类内围绕聚类均值的欧氏平方距离和的对数与相应的参考值的数学期望做比较，对量测
【机 构】
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南京理工大学 动力工程学院,南京 210094
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十一届学术年会
【发表日期】
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2005年期
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