智能電網(wǎng)狀態(tài)伏計(jì)系統(tǒng)的研究及實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、狀態(tài)估計(jì)是能量管理系統(tǒng)中非常重要的一部分。在智能電網(wǎng)環(huán)境下,電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)會(huì)遇到量測(cè)設(shè)備多樣性的問(wèn)題。智能電網(wǎng)下的狀態(tài)估計(jì)涉及到傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)和基于全球定位系統(tǒng)的廣域監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。本文分析了兩種量測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)各自的特點(diǎn),使用量測(cè)變換技術(shù)對(duì)量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范化。本文對(duì)狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)的研究主要在數(shù)據(jù)分析方法上,將回歸算法和數(shù)據(jù)降維算法應(yīng)用到電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中。由于相關(guān)向量機(jī)算法容易獲得稀疏化的模型并且極大地減少了核函數(shù)的計(jì)算量,所

2、以提出了基于相關(guān)向量機(jī)的狀態(tài)估計(jì)模型。由于電網(wǎng)的復(fù)雜性,量測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)維數(shù)都很高。在基于相關(guān)向量機(jī)狀態(tài)估計(jì)模型的基礎(chǔ)上,增加數(shù)據(jù)降維模塊。自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以發(fā)現(xiàn)嵌入到高維數(shù)據(jù)空間中的非線性低維結(jié)構(gòu),適合對(duì)量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。本文在數(shù)據(jù)降維模塊中采用自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在MATLAB平臺(tái)上對(duì)IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行仿真,大量的對(duì)比試驗(yàn)表明增加數(shù)據(jù)降維模塊的狀態(tài)估計(jì)器具有良好的準(zhǔn)確率、更好的實(shí)時(shí)性和推廣能力。同時(shí),本文實(shí)現(xiàn)了基于瀏覽器/服

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