基于半监督机器学习算法的智能电网调度控制系统健康度评价

张浩; 汪德义

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智能电网调度控制系统实时监控电力系统的发、输、变和配电等全过程,保证了电网安全稳定的运行,其健康度评价反映了整个电网运行情况.采用基于专家经验的评价方法虽然整体计算简单,但所得结果过于依赖主观因素,准确度不高.采用LinkedCop K-means(LCop K-means)算法对智能电网调度控制系统的健康度进行评价.首先介绍了智能电网调度控制系统的组成和主要功能,以及其健康度评价模型.LCopK-means算法属于机器学习算法中的半监督学习算法,因此在计算过程中并不会过分依赖于标签信息,具有更高的适用性及准确度.算例分析基于试验数据和实测数据,对比了LCop K-means算法和传统K-means算法,验证了所引入算法的高效性.

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来源
《电气自动化》 |2021年第5期|97-100|共4页
作者
张浩; 汪德义;
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作者单位

国网黄山供电公司安徽屯溪245000;

国网黄山供电公司安徽屯溪245000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统调度自动化;
关键词
智能电网; 调度控制系统; 健康度评价; 机器学习; 半监督机器学习; LCOP K-means算法;

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