【摘 要】
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对WAMS海量数据进行数据优化处理是广域量测系统广泛应用的关键步骤.提出了一种适用于广域量测数据的建模方法和特征提取方法.针对广域量测数据的时空特征构造面板数据模型并
【机 构】
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国家电网华中电力调控分中心,武汉大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（51207113）
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对WAMS海量数据进行数据优化处理是广域量测系统广泛应用的关键步骤.提出了一种适用于广域量测数据的建模方法和特征提取方法.针对广域量测数据的时空特征构造面板数据模型并进行平稳性和协整性检验;以功角为因变量,通过构造回归方程确定与其它广域量测特征量的权重因子;采用灰色关联聚类进行特征提取,并以权重因子为判据进行聚类中心选择,从而获取最优特征子集.通过与实际量测系统的仿真对比分析,验证了所提方法能够在保存特征子集物理含义的前提下,极大消除冗余,满足在线稳定评估的需要,并具有一定的通用性.
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