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基于高斯混合模型的谐波责任估计方法
1
作者
曹兴华
咸日常
+2 位作者
杨浩瀚
宋书麟
陈小娣
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期83-90,共8页
针对不完全可观系统提出一种基于高斯混合模型的谐波责任估计方法。依据谐波测量电压的概率分布特性估计各谐波负荷的谐波责任,规避因引入不可测的线路参数对量化谐波责任造成的困难。先根据测得的谐波电压样本训练高斯混合模型;然后,...
针对不完全可观系统提出一种基于高斯混合模型的谐波责任估计方法。依据谐波测量电压的概率分布特性估计各谐波负荷的谐波责任,规避因引入不可测的线路参数对量化谐波责任造成的困难。先根据测得的谐波电压样本训练高斯混合模型;然后,基于贝叶斯信息准则和Kullback‐Leibler散度比率确定混合模型中的高斯分量的数量及位置范围,并通过Z检验实现谐波电压样本的异常检测;最后,通过IEEE 14节点测试系统检验了所提方法的有效性。
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关键词
谐波责任估计
高斯混合模型
贝叶斯信息准则
Kullback‐Leibler散度
异常
谐波
检测
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职称材料
题名
基于高斯混合模型的谐波责任估计方法
1
作者
曹兴华
咸日常
杨浩瀚
宋书麟
陈小娣
机构
山东理工大学电气与电子工程学院
国网山东省电力公司泰安供电公司
国网山东省电力公司莱州市供电公司
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期83-90,共8页
基金
国家自然科学基金(52077221)。
文摘
针对不完全可观系统提出一种基于高斯混合模型的谐波责任估计方法。依据谐波测量电压的概率分布特性估计各谐波负荷的谐波责任,规避因引入不可测的线路参数对量化谐波责任造成的困难。先根据测得的谐波电压样本训练高斯混合模型;然后,基于贝叶斯信息准则和Kullback‐Leibler散度比率确定混合模型中的高斯分量的数量及位置范围,并通过Z检验实现谐波电压样本的异常检测;最后,通过IEEE 14节点测试系统检验了所提方法的有效性。
关键词
谐波责任估计
高斯混合模型
贝叶斯信息准则
Kullback‐Leibler散度
异常
谐波
检测
Keywords
harmonic responsibility estimation
Gaussian mixture model
Bayesian information criterion
Kullback-Leibler divergence
abnormal harmonic detection
分类号
TM935 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯混合模型的谐波责任估计方法
曹兴华
咸日常
杨浩瀚
宋书麟
陈小娣
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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