10.19399/j.cnki.tpt.2023.06.021
基于K-maxmin聚类方法的配电网非正常工况识别
防止非正常工况发展成为配电网故障,从而杜绝或减少电力系统的故障损失,通过K-maxmin聚类方法,进行非正常工况的数据样本聚类,再通过BP神经网络进行数据的学习,学习后的模型运用于配电网工况识别.所提方法能够完成非正常工况的识别任务,并且能避免聚类中心过于集中的问题,同时保证了数据处理的高效率.
配电网检测、聚类算法、神经网络
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TP301.6;TM711;TP183
2023-06-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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