【摘 要】
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针对电压偏差预测难度大的问题,文中提出一种新的电压偏差预测方法。该方法包括主成分分析法（principal component analysis,PCA）降维、亲和力传播（affinity propagation,AP）聚类
【机 构】
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上海电力学院电气工程学院,国网上海市电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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上海市科委地方能力建设计划项目(16020500-900)
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针对电压偏差预测难度大的问题,文中提出一种新的电压偏差预测方法。该方法包括主成分分析法（principal component analysis,PCA）降维、亲和力传播（affinity propagation,AP）聚类、反向传播（back propagation,BP）神经网络预测3步。通过PCA对数据进行降维,获得数据主成分;为了弥补传统聚类方法的不足,提高聚类效果,文中引入AP聚类提取与待预测点同类的历史数据;最后选择BP神经网络建立电压偏差预测模型。将文中方法应用于实际电压偏差数据,结果表明该
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