错误的网络参数对状态估计的结果会产生较大的影响, 一般都认为参数值是常量,
但实际上网络参数随周围环境, 天气状况及负荷水平等变化而变化. 基于数据挖掘技术的电力 …

The parameter values which actually change with the circumstances, weather and load level
etc. produce great effect to the result of state estimation. A new parameter estimation method …

网络参数是进行电力系统状态估计计算的重要因子. 针对状态估计中的参数误差问题,
通过实验的方法, 统计估计误差, 残差, 目标函数三项指标, 深入分析了参数误差对状态估计的 …

阐述了应用递推更新的样本数据训练广义回归神经网络进行状态估计的方法,
分析了广义回归神经网络(GRNN) 的结构与基本算法, 提出平滑参数的确定方法 …

在分析国内外电力系统状态估计研究现状的基础上, 结合韶关电网的实际应用情况,
阐述了韶关电网状态估计应用软件的功能, 网络拓扑分析方法和算法实现等 …

针对传统状态估计存在" 残差污染"", 残差淹没", 计算时间慢等不足, 提出一种基于人工神经网络
的电力系统状态估计算法. 应用数据挖掘技术将SCADA 历史数据库中的数据分类形成子数据库 …

为满足电力系统实时动态观测的要求, 需要精确估计电网络参数, 基于电力系统的任何网络参数
误差都会影响状态估计中的量测残差, 通过对量测残差的分析提出了一个基于最小二乘的电网络 …

为提高电力设备状态评估的准确性和效率, 提出了将大数据挖掘分析应用于电力设备状态评估的
思路和方法. 介绍了大数据挖掘分析的架构, 将电力设备状态的多维度数据解析为静态, 动态 …

配网状态估计是其他高层应用软件的基础, 量测充足系统可观测是状态估计的根本.
针对配网系统量测冗余少且大多为电流量测的问题, 提出根据配网运行参量间的关系把电流量测 …

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 …