为精准识别台区的线损异常,保证配电网经济、稳定运行,针对台区线损的异常情况,提出一种基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林(robust random cut forest,RRCF)算法的台区线损异常检测方法。首先,运用二阶聚类将台区不同的运行工况进行聚类...为精准识别台区的线损异常,保证配电网经济、稳定运行,针对台区线损的异常情况,提出一种基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林(robust random cut forest,RRCF)算法的台区线损异常检测方法。首先,运用二阶聚类将台区不同的运行工况进行聚类,将相同工况的线损节点归并,然后将各类工况的节点线损数据导入RRCF算法中分析,通过删除和插入样本节点,并对插入节点后评判模型的复杂度进行计算,得到线损异常节点的评分值,进一步找出线损异常的节点。最终,通过有关实例验证所提方法的准确性与有效性。展开更多
以基于演算子理论的鲁棒右互质分解(Operator-based robust right coprime factorization,RRCF)为基础,提出了一种较新的非线性鲁棒控制方法.本文将简述此方法的概念、基本理论及其应用.具体地说,本文首先介绍此方法的起源与基本概念;然...以基于演算子理论的鲁棒右互质分解(Operator-based robust right coprime factorization,RRCF)为基础,提出了一种较新的非线性鲁棒控制方法.本文将简述此方法的概念、基本理论及其应用.具体地说,本文首先介绍此方法的起源与基本概念;然后,讨论此方法在系统的鲁棒稳定性、输出跟踪与故障检测方面的设计等问题;最后,介绍此方法的实际应用从而进一步证明其有效性.展开更多
文摘为精准识别台区的线损异常,保证配电网经济、稳定运行,针对台区线损的异常情况,提出一种基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林(robust random cut forest,RRCF)算法的台区线损异常检测方法。首先,运用二阶聚类将台区不同的运行工况进行聚类,将相同工况的线损节点归并,然后将各类工况的节点线损数据导入RRCF算法中分析,通过删除和插入样本节点,并对插入节点后评判模型的复杂度进行计算,得到线损异常节点的评分值,进一步找出线损异常的节点。最终,通过有关实例验证所提方法的准确性与有效性。
文摘以基于演算子理论的鲁棒右互质分解(Operator-based robust right coprime factorization,RRCF)为基础,提出了一种较新的非线性鲁棒控制方法.本文将简述此方法的概念、基本理论及其应用.具体地说,本文首先介绍此方法的起源与基本概念;然后,讨论此方法在系统的鲁棒稳定性、输出跟踪与故障检测方面的设计等问题;最后,介绍此方法的实际应用从而进一步证明其有效性.
