基于有效指数k-means算法在电力系统不良数据辨识中应用

• 作者: 段志强 王宝石 翟登辉
• 来源期刊: 东北电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 不良数据 辨识
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 16-18,31
• 分类号: TM711
• 字数: 1791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7913.2010.03.006

摘要

目前电力系统发展速度很快,电力网络的结构和运行模式也变得越来越复杂,电力系统中大量实时数据的质量决定电力系统运行的安全与稳定.为了确保电力系统运行的安全与稳定,必须对电力系统中不良数据进行检测与辨识.不良数据的存在会降低状态估计的收敛性能,甚至造成状态估计失败.采用有效指数与数据挖掘的k-means聚类算法相结合,并融合神经网络技术,利用VC++语言和MATLAB语言进行编程仿真,验证了算法的有效性,准确地对不良数据进行了辨识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宝石		15	80	6.0	8.0
2	段志强		7	48	5.0	6.0
3	翟登辉		2	92	2.0	2.0