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摘要:
针对传统无功优化中关键参数设置过程繁琐且设置结果不合理的问题,首先,给出一种基于斜率分段归并的曲线划分策略,用于对预测区间进行智能划分;其次,采用一种标准化欧式距离—动态时间弯曲(ED-DTW)混合策略,用于不同数据集间相似度的计算;最后,提出一种基于数据关联挖掘的无功优化参数智能辨识框架,用于对数据库内的历史数据进行挖掘.仿真采用实际电网数据对整个挖掘过程进行分析,挖掘结果显示,提出的辨识框架能自动给出参数的时段划分和设置结果,将挖掘得到的参数结果用于实际控制中,表明该方法获得的划分结果符合负荷峰谷特征,且相比传统方法,在减小电压偏差和提高电压合格率上效果更好.
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文献信息
篇名 基于关联挖掘的无功优化关键参数智能辨识方法
来源期刊 电力系统自动化 学科
关键词 无功优化 负荷预测 时段划分 关联挖掘 相似量度
年,卷(期) 2017,(23) 所属期刊栏目 研制与开发
研究方向 页码范围 109-116
页数 8页 分类号
字数 8168字 语种 中文
DOI 10.7500/AEPS20170306009
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 张仰飞 南京工程学院电力工程学院 61 335 11.0 15.0
2 郝思鹏 南京工程学院电力工程学院 82 504 12.0 18.0
3 陈凡 南京工程学院电力工程学院 30 139 6.0 10.0
4 陈光宇 南京工程学院电力工程学院 23 27 3.0 4.0
5 边二曼 国网黑龙江省电力有限公司发展策划部 4 6 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
无功优化
负荷预测
时段划分
关联挖掘
相似量度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
出版文献量(篇)
12334
总下载数(次)
31
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