基于数据挖掘技术的电力网络参数估计方法

• 作者: 林子钊
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 状态估计 聚类分析 数据处理 线性回归
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 软件应用
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TP202+2
• 字数: 4047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2007.01.022

摘要

错误的网络参数对状态估计的结果会产生较大的影响,一般都认为参数值是常量,但实际上网络参数随周围环境、天气状况及负荷水平等变化而变化.基于数据挖掘技术的电力网络参数估计方法是利用大量的样本数据估计网络的真实参数值的一种方法.首先,利用聚类分析技术对历史数据进行分类,分成不同类型的样本数据;其次,利用数据处理技术对各个样本数据中的孤立点、空缺值等进行处理;最后,利用线性回归技术估计满足一定条件的网络参数.经过计算验证,证明基于数据挖掘技术的状态估计方法具有很高可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林子钊		3	7	1.0	2.0