【摘 要】
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现代电力系统中,数据质量直接影响电力系统的安全、稳定运行。论文在分析基于GSA的数据挖掘技术的基础上,将之应用于电力系统不良数据辨识。通过大量的仿真发现了方法的不足,
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现代电力系统中,数据质量直接影响电力系统的安全、稳定运行。论文在分析基于GSA的数据挖掘技术的基础上,将之应用于电力系统不良数据辨识。通过大量的仿真发现了方法的不足,提出了一种估计聚类个数的新判据:基于GSA的肘形判据,并将之用于电力系统不良数据辨识。基于GSA的肘形判据是一种判断最合适聚类个数的技术,在电力系统不良数据辨识中,首先通过BP神经网络对原始量测数据进行测试,将所得结果进行聚类,然后利用基于GSA的肘形判据判断最佳的聚类个数,它比原GSA方法更准确快速地判断聚类个数,最后将不良数据和良好数据的聚类区分开来。论文对江苏电网局部实时量测值进行仿真分析,结果表明,对各种不同情况的不良数据,基于GSA的肘形判据可以有效准确地对不良数据进行辨识。
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