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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
简介
摘要：
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。首先对由最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，消除数据问的相关性，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，降低了样本空问的维数。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。
摘要：
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。首先对由最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，消除数据问的相关性，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，降低了样本空问的维数。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。
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