水泵水轮机全特性曲线的拟合--移动最小二乘近似

本文在基于曲面拟合的水泵水轮机全特性曲线的变换新方法的基础上 ,将移动最小二乘近似应用于对全特性的曲面拟合。通过最小二乘曲面拟合与移动最小二乘拟合的水泵水轮机全特性拟合曲面和“S”区域拟合情况的对比 ,以及抽水蓄能电站过渡过程计算结果与实测值的对比 ,发现移动最小二乘近似能够更好地拟合水泵水轮机的全特性曲线。最后对移动最小二乘近似参数权函数因子、计算点影响域中的节点数及影响域半径乘子对计算结果的影响作了分析 ,得出了初步的建议     

以最小二乘法自动拟合传感器特性曲线

本文介绍了采用最小二乘算法对传感器的输出输入校准数据进行直线拟合的方法.根据该法编制了微型机实验数据自动拟合程序.该程序既能从实验校准数据自动给出最小二乘拟合的直线方程,又能计算出传感器的灵敏度、线性度等特性指标.以例说明了该法和自动拟合程序的实用价值.     

最小二乘法分段直线拟合

在对实验数据进行处理的过程中,最小二乘法是应用范围最广泛的数据分析方法之一.作者在最小二乘法的基础上,提出分段直线拟合算法来代替多项式曲线拟合,从而达到简化数学模型的建立和减少计算量的目的.     

快速模糊正交最小二乘算法

本文在非线性非交最小二乘辨识方法中引入模糊基函数,得到可以统一利用语言信息和数据信息的模糊正交最小二乘方法,并且针对其计算量大,速度慢的缺点,推导出不同计算正交项的快速模糊正交最小二乘算法,并且在玻璃窑炉温度系统离线建模中进行了仿真实验,验证了算法的有效性。     

基于最小二乘法的正交多项式级数在谐波估计中的应用

利用基于最小二乘法的正交多项式级数来逼近谐波的概率密度函数并估计其95%不超过概率值。根据电力谐波测量样本统计样本的阶矩(原点矩);对于多变量或多矢量求和,首先建立求和模型,在统计出分量阶矩的基础上通过递归方法计算和的阶矩。基于最小二乘法的思想,确定逼近的正交多项式级数展开中的待定系数。这种方法不要求谐波的幅值和相位具有某种特定分布,适用范围广。最后用实例证明了该方法的有效性。     

基于最小二乘法的正交多项式级数在谐波估计中的应用

利用基于最小二乘法的正交多项式级数来逼近谐波的概率密度函数并估计其95%不超过概率值.根据电力谐波测量样本统计样本的阶矩(原点矩);对于多变量或多矢量求和,首先建立求和模型,在统计出分量阶矩的基础上通过递归方法计算和的阶矩.基于最小二乘法的思想,确定逼近的正交多项式级数展开中的待定系数.这种方法不要求谐波的幅值和相位具有某种特定分布,适用范围广.最后用实例证明了该方法的有效性.     

一种提高最小二乘拟合精度的方法

在工程实际及理论分析中,常常要对大量的离散试验数据进行分析和处理,而我们最常采用的方法就是先用最小二乘法来拟合这些离散的点,得到它们的拟合曲线,再通过分析曲线的特性得到试验结果。 曲线的拟合精度如何是试验结果是否值得信赖的重要依据之一。为此,一方面我们在做试验时,应尽可能准确的多测数据,测量的点数越多,则拟合曲线精度也就越高,也就越接近实际情况;另一方面,要对所测数据进行预处理,过滤掉误差比较大的点,留下精度较高的点,这样就可在一定程度上减小测量误差对拟合精度的影响。此外,在拟合过程中,应选择恰当的数学模型,数学模型的好坏也直接影响到拟合精度。从理论上讲,拟合次数愈高,拟合精度也就愈高。但次数增高必定引     

基于最小二乘拟合测量电力系统频率的新方法

提出了一种利用最小二乘拟合技术测量电力系统频率的新算法,能消除信号中直流成分对频率测量的影响。还给出了一种信号预处理算法,它可有效地抑制信号中的2次谐波和3次谐波。仿真结果表明了新算法测量电力系统频率的有效性。     

线路电磁场测量数据的移动最小二乘拟合处理

为可靠评估输电线路周围电磁环境,针对有限的实测数据,将移动最小二乘近似方法引入到测量数据的拟合处理中。阐述了移动最小二乘逼近的原理,剖析其对数据移动加窗处理本质,给出了MLS应用于拟合的实施方案。具体以线路磁场测量数据为例,分别进行了分段拟合和MLS拟合处理,通过拟合曲线和误差的对比分析,反映MLS拟合具有参数调整方便、拟合曲线的连续性和光滑性好以及误差小的特点和优势。同时对权函数进行研究,给出参数选取的原则和方法。     

基于对称性的最小二乘拟合随机椭圆检测算法

提出了1种基于椭圆对称性和最小二乘拟合的椭圆检测算法.首先,通过CANNY算子获取边缘点;其次,改进采样方法,利用椭圆的对称性和旋转不变性,对边缘点进行采样,有效避免了传统算法大量无效采样;最后,利用分布均匀的两对采样点,使用最小二乘拟合的方法对椭圆进行检测.实验表明,该算法有效地解决内存和运算量较大等问题.利用椭圆的...     

分段最小二乘拟合法在变压器测温中的应用

基于长春某500 k VA变电站,针对变压器温度测量过程中铂电阻温度传感器Pt100数据采集误差较大的问题,通过对铂电阻非线性特征的研究,提出一种将负电阻补偿法与分段最小二乘拟合法相结合的方法从外部对传感器信号进行误差修正,经实际测试,该方法能有效提高测量精度、减小误差,且适用性好,补偿后的传感器能满足大多数场合要求。     

基于多项式曲面拟合的新能源最大发电能力评估

准确评估大规模新能源最大发电能力有助于优化电网可调资源配置,提高电网运行经济性。本文首先采用皮尔逊相关系数对气象指标进行分析,选择其与发电能力显著相关的指标构建输入特征集;其次,通过多项式拟合曲面迭代构建方法,对数据进行上包络面的最大化处理,筛选出有效样本集,进而采用最小二乘支持向量机回归方法,得出输入特征与新能源发电出力之间的对应关系;最后,基于国内某实际风电场算例分析结果,验证新能源最大发电能力评估模型的适用性及有效性。     

最小二乘拟合法在直流分压器误差修正中的运用

通过对直流分压器的数据分析,介绍了最小二乘拟合法在分析器误差修自中的运用。     

基于最小二乘法的断路器位移监测数据的拟合与处理

针对高压断路器行程位移监测中刚分点和刚合点处由于机械振动和电磁干扰产生的抖动现象,提出了一种基于最小二乘法的断路器行程位移数据拟合与处理算法。通过在线监测原始数据的导数判据剔除相应的干扰并进行数据的第1次拟合,在此基础上对拟合数据和原始数据的比较,再次剔除一定数量的干扰后进行二次拟合。并对拟合后的数据进行录波处理和机械特性参数计算。实际验证表明,该算法可以有效地剔除行程位移数据的干扰点,并且能够真实地反映断路器行程位移曲线,从而准确计算出分合闸速度,分合闸时间等关键参量,说明该算法是有效和实用的。     

短期负荷预测中参数选取的正交最小二乘法

将正交最小二乘法（OLS）模糊模型用于电力系统短期负荷预测，着重于输入参数的选取。其推理系统模糊规则的生成、影响因素的选取和隶属度的确定均利用正交最小二乘法从历史数据中直接获得，从而克服了模糊推理系统的知识由咨询专家和经验来产生所造成的知识获取的“瓶颈“现象。实际算例表明，该方法有较高的预测精度，且运算速度快，具有较强的实用性。     

短期负荷预测中参数选取的正交最小二乘法

将正交最小二乘法(OLS)模糊模型用于电力系统短期负荷预测,着重于输入参数的选取.其推理系统模糊规则的生成、影响因素的选取和隶属度的确定均利用正交最小二乘法从历史数据中直接获得,从而克服了模糊推理系统的知识由咨询专家和经验来产生所造成的知识获取的"瓶颈"现象.实际算例表明,该方法有较高的预测精度,且运算速度快,具有较强的实用性.     

最小二乘法的应用

从《电力电容器与无功补偿》刊物中看到一篇关于交流电动机电容器的耐久性试验方法提出替代试验方案即提高试验温度以减少试验时间的论文,认为有些观点不妥。本文依据论文中的试验数据,采用最小二乘法,使用双变数统计功能的工程计算器对有关参数进行论证,用数据说明了论文中提出的替代方案是不成熟的。     

基于最小二乘支持向量机的励磁特性曲线拟合

针对传统支持向量机在电流互感器铁心励磁特性曲线拟合时样本数目较大出现的训练速度慢、占用内存大的问题,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机算法。该算法将实测数据由径向基函数把非线性逼近问题转化为线性逼近问题,依据最小二乘法的思想,利用Matlab7.0求一个线性方程组的解,得到拟合曲线的近似表达式。实验结果表明,新算法训练速度快,误差小、拟合精度高。     

基于最小二乘支持向量机的励磁特性曲线拟合

针对传统支持向量机在电流互感器铁心励磁特性曲线拟合时样本数目较大出现的训练速度慢、占用内存大的问题,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机算法.该算法将实测数据由径向基函数把非线性逼近问题转化为线性逼近问题,依据最小二乘法的思想,利用Matlab7.0求一个线性方程组的解,得到拟合曲线的近似表达式.实验结果表明,新算法训练速度快,误差小、拟合精度高.