闫飞
- 作品数：2 被引量：24H指数：1
- 供职机构：重庆大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电气工程更多>>
- 基于参数优化的最小二乘支持向量机状态估计方法被引量：23
- 2011年
- 考虑到最小二乘支持向量机的参数选择会对状态估计的结果产生较大影响,提出了一种基于参数优化的最小二乘支持向量机的状态估计方法。首先,在非线性回归估计模型的训练过程中,采用两层网格搜索策略和交叉验证法来动态地调整LS-SVM的参数,从而更好地反映估计模型的复杂度,以此提高状态估计的精度。其次,由于估计模型在应对不良数据时可能出现误差增大的问题,通过对核参数的特性进行分析,加入了一种鲁棒优化方法,增强了估计模型的抗差能力。仿真分析发现,该方法具有估计精度高,面对不良数据时鲁棒性好的特点。
- 陈刚闫飞龚啸王烨
- 关键词：状态估计最小二乘支持向量机网格搜索参数优化
- 状态估计中最小二乘支持向量机与无迹卡尔曼滤波的应用研究
- 电力系统状态估计是电力系统调度、控制、安全评估等方面的基础，也是能量管理系统的核心组成部分。随着电网结构和运行方式的日趋复杂，现代化的电力系统要求能迅速、准确、全面地掌握全网的实际运行状况，预测和分析系统的运行趋势，对运...
- 闫飞
- 关键词：电力系统状态估计最小二乘支持向量机无迹卡尔曼滤波
- 文献传递
