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基于主成分分析和最小二乘支持向量机的电力系统状态估计

贾嵘蔡振华刘晶王小宇杨可

西安理工大学电力工程系华北电力科学研究院西安理工大学电力工程系 陕西省西安市710048北京市西城区100045

摘要:电力系统状态估计在能量管理系统中起着非常重要的作用,作者提出了基于主成分分析和最小二乘支持向量机的状态估计方法。首先对由量测量组成的初始样本进行主成分分析,对初始样本进行数据压缩和特征提取,消除数据间的相关性,提取出包含初始样本足够信息的主成分,然后将提取出的主成分作为最小二乘支持向量机的输入,降低了样本空间的维数。算例结果表明了所提出方法能有效地提高电力系统状态估计的精度。
  • DOI:

    10.13335/j.1000-3673.pst.2006.21.016

  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源)

  • 专题:

    电力工业

  • 分类号:

    TM73

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