基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法

马思棋; 王忠

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回归类算法在估计系统谐波状态时,谐波源间的高度相关性会引起法矩阵的病态,从而显著影响谐波估计精度。为了更加准确地估计系统谐波状态,提出一种基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法。首先,在用最小二乘法进行谐波状态估计时,将带权值的1范数和2范数同时加入惩罚函数中;另外,为了更加高效准确地估计系统谐波状态,将高斯过程和贝叶斯优化应用于1范数和2范数的权值选取;最后,在IEEE 14节点中验证了所提方法的有效性。结果表明:在谐波源间存在相关性时,所提方法仍能实现合理的谐波源定位及谐波责任划分。

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来源
《中国电力》 |2022年第8期|104-112|共9页
作者
马思棋; 王忠;
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作者单位

四川大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类输配电工程、电力网及电力系统;
关键词
谐波状态估计; 多重共线性; 弹性网络回归; 贝叶斯优化; 高斯过程;

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