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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理
  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇电力
  • 1篇电力系统
  • 1篇电力系统状态...
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇状态估计
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇核函数

机构

  • 1篇西安理工大学
  • 1篇华北电力科学...

作者

  • 1篇王小宇
  • 1篇杨可
  • 1篇蔡振华
  • 1篇贾嵘
  • 1篇刘晶

传媒

  • 1篇电网技术

年份

  • 1篇2006
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于主成分分析和最小二乘支持向量机的电力系统状态估计被引量:20
2006年
电力系统状态估计在能量管理系统中起着非常重要的作用,作者提出了基于主成分分析和最小二乘支持向量机的状态估计方法。首先对由量测量组成的初始样本进行主成分分析,对初始样本进行数据压缩和特征提取,消除数据间的相关性,提取出包含初始样本足够信息的主成分,然后将提取出的主成分作为最小二乘支持向量机的输入,降低了样本空间的维数。算例结果表明了所提出方法能有效地提高电力系统状态估计的精度。
贾嵘蔡振华刘晶王小宇杨可
关键词:主成分分析最小二乘支持向量机状态估计电力系统核函数
共1页<1>
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