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基于ICS-K-means聚类算法和WNN的有源低压台区线损估算方法
被引量:
29
1
作者
伍栋文
于艾清
+2 位作者
俞林刚
朱亮
林顺富
《智慧电力》
北大核心
2022年第4期8-14,共7页
针对传统的线损理论计算方法已不适用于含分布式电源的低压台区线损估算的问题,提出一种基于改进布谷鸟搜索K均值(ICS-K-means)聚类算法和小波神经网络(WNN)的有源台区线损估算方法。首先,基于最大互信息系数筛选线损影响因子,建立有源...
针对传统的线损理论计算方法已不适用于含分布式电源的低压台区线损估算的问题,提出一种基于改进布谷鸟搜索K均值(ICS-K-means)聚类算法和小波神经网络(WNN)的有源台区线损估算方法。首先,基于最大互信息系数筛选线损影响因子,建立有源台区线损指标体系;然后,提出改进布谷鸟搜索聚类算法对样本数据集进行聚类,减少对初始聚类中心的依赖;最后,采用小波神经网络对每类聚类数据集进行训练及测试。算例分析验证了所提方法的准确性和有效性。
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关键词
线损
有源台区
最大互信息系数
布谷鸟搜索聚类算法
小波神经网络
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职称材料
题名
基于ICS-K-means聚类算法和WNN的有源低压台区线损估算方法
被引量:
29
1
作者
伍栋文
于艾清
俞林刚
朱亮
林顺富
机构
国网江西电力科学研究院
上海电力大学电气工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2022年第4期8-14,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51977127)
国家电网公司科技项目(5600-201919168A-0-0-00)。
文摘
针对传统的线损理论计算方法已不适用于含分布式电源的低压台区线损估算的问题,提出一种基于改进布谷鸟搜索K均值(ICS-K-means)聚类算法和小波神经网络(WNN)的有源台区线损估算方法。首先,基于最大互信息系数筛选线损影响因子,建立有源台区线损指标体系;然后,提出改进布谷鸟搜索聚类算法对样本数据集进行聚类,减少对初始聚类中心的依赖;最后,采用小波神经网络对每类聚类数据集进行训练及测试。算例分析验证了所提方法的准确性和有效性。
关键词
线损
有源台区
最大互信息系数
布谷鸟搜索聚类算法
小波神经网络
Keywords
line loss
transformer district with DGs
maximum information coefficient
Cuckoo Search clustering algorithm
wavelet neural network
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ICS-K-means聚类算法和WNN的有源低压台区线损估算方法
伍栋文
于艾清
俞林刚
朱亮
林顺富
《智慧电力》
北大核心
2022
29
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