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次同步振荡在线监测的同步提取变换和朴素贝叶斯方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前基于相量测量单元(PMU)实现次同步振荡在线辨识和告警存在的问题有:参数辨识一般只辨识频率、幅值,不辨识衰减因子;告警阈值的确定需要人为经验,导致告警判据的快速性和可靠性难以保证。针对上述问题,提出将同步提取变换(SET)和机器学习方法——朴素贝叶斯(NB)方法相结合的次同步振荡在线监测方法。SET可以快速、准确地辨识出次同步振荡的模态参数,而NB方法可以自动实现次同步振荡在线预警。首先,通过SET对已有的历史次同步振荡数据进行辨识,将辨识得到的频率和衰减因子交由NB方法学习,并生成NB分类器。然后,当有新的PMU上传的振荡信号数据时,先采用SET辨识出振荡的频率和衰减因子,再将这些参数交由NB分类器来判断是否发生次同步振荡,并准确预警,从而实现对次同步振荡的在线监测。通过IEEE第二标准模型验证了所提方法的有效性。  相似文献   
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从需求侧管理在电力营销中的重要性出发,通过分析需求侧管理视角下电力营销存在的如营销观念落后、电力营销技术应用不足、营销管理体系单一、电力营销服务人员素质不高等问题,提出了多项有针对性的解决策略,为需求侧视角下电力营销策略的科学选择提供参考。  相似文献   
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