基于行稀疏同构性的大型电网状态估计Givens旋转策略

为满足大型电网状态估计在线计算速度的需求,提出一种基于行稀疏同构性的快速Givens正交变换旋转策略。该策略利用大型电网状态估计量测分布特点以及加权雅可比矩阵的稀疏特性,根据行同构模式动态选择旋转行对以及基于行稀疏度进行旋转轴选择和行排序,减少非零注入量及Givens旋转次数的同时,大大降低了计算时间。某大型电网计算结果表明,所提出的策略在不改变计算精度的同时,具有更高的计算效率,在Givens旋转效率以及中间非零注入元个数方面都得到了有效提升,满足大型电网实时状态估计计算的要求。

基于L2,1范数和局部约束的非负矩阵分解

给出了一种基于L2,1范数和局部约束的非负矩阵分解方法,降低了对原始数据中噪声和异常值的敏感程度,分析了该方法的严格收敛性,通过多个数据集上的实验结果验证该算法的有效性。