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Measurement Selection for Data-Driven Monitoring of Distribution Systems

机译：数据驱动的配电系统监控的测量选择

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This article investigates the problem of measurement selection for data-driven monitoring approaches. Several approaches to input variable selection (IVS) are analyzed, and a general procedure for finding the optimal order for the selection of candidate measurements is presented. The method is based on the extensions of partial correlation and minimal redundancy maximum relevance criteria to support IVS problems involving multiple outputs. This method can be used to find the minimal set of measurements for achieving a target estimation accuracy. The results demonstrate the advantages and limits of the introduced method in comparison to the other approaches discussed in this article.
机译：本文研究了数据驱动的监视方法的度量选择问题。分析了几种输入变量选择（IVS）的方法，并提出了一种用于找到候选测量选择的最佳顺序的一般程序。该方法基于部分相关性和最小冗余最大相关性标准的扩展，以支持涉及多个输出的IVS问题。此方法可用于找到最小量度的测量值，以实现目标估计精度。结果证明了与本文讨论的其他方法相比，该方法的优点和局限性。

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