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摘要:
引入模糊聚类方法识别电力系统同调机群.首先对原有的基于模糊相关自组织数据分析算法(iterative self-organizing data analysis techniques algorithm,ISODATA)的同调机群识别法的各个控制参数的选取问题进行了大量仿真实验,给出了优化参数取值的一些经验值.特别在如何确定最优分类数的问题上引入了模糊F统计量的方法,并根据电力系统同调识别的特点改进了模糊相关自组织数据分析算法的同调机群识别算法,使其更能适用于工程应用.最后用EPRI_36节点纯交流系统的仿真计算验证了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 改进模糊ISODATA法识别电力系统同调机群
来源期刊 电力系统及其自动化学报 学科 工学
关键词 电力系统 同调机群 模糊聚类 模糊相关自组织数据分析算法
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 43-47
页数 5页 分类号 TM711
字数 2720字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-8930.2006.06.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卫志农 河海大学电气工程学院 239 4926 37.0 61.0
2 陈斌 10 54 5.0 7.0
3 王华芳 4 42 2.0 4.0
4 张湘艳 河海大学电气工程学院 2 22 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
电力系统
同调机群
模糊聚类
模糊相关自组织数据分析算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统及其自动化学报
月刊
1003-8930
12-1251/TM
大16开
天津市南开区天津大学电气与自动化工程学院
1989
chi
出版文献量(篇)
3958
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6
总被引数(次)
53050
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