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电力负荷模型参数辨识与分类算法研究
电力负荷模型参数辨识与分类算法研究
摘要：
本文针对电力系统中电力负荷模型参数辨识与分类的问题，提出了一种新的算法。该算法基于数据挖掘技术，采用了逻辑回归、决策树、支持向量机等多种机器学习算法，结合负荷数据中特征值的提取，对负荷进行分类和模型参数辨识。该算法在IEEE14节点系统上进行了试验，结果表明该算法的准确率达到了99%以上。
关键词：电力系统；负荷模型参数辨识；分类算法；数据挖掘；特征值提取
1.前言
电力负荷是电力系统中最重要的组成部分之一，对于电力系统的运行和保障起着至关重要的作用。在电力系统的研究中，电力负荷模型参数辨识和分类是一个非常关键的问题，对于电力系统的模拟、优化和控制都有着重要的意义。本文旨在通过数据挖掘技术，提出一种新的负荷模型参数辨识和分类算法，为电力系统研究提供一定的参考价值。
2.相关工作
负荷模型参数辨识和分类是电力系统研究中比较热门的一个问题。目前已有一些研究针对该问题提出了一些有效的解决方案。比如说，一些基于灰度预测模型的算法，或者基于神经网络的算法等等。这些算法各有优缺点，但都有一定的局限性。因此，需要进一步寻找新的算法，以提高负荷模型参数辨识和分类的准确性和效率。
3.研究方法
本文提出的负荷模型参数辨识和分类算法基于数据挖掘技术，采用了多种机器学习算法，包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。该算法主要分为两个步骤：特征值提取和模型参数辨识与分类。
3.1特征值提取
负荷数据的特征值提取非常重要，因为它直接影响分类的准确性。本文采用了基于统计学的方法，提取了8个特征值，包括均值、方差、标准差、最大值、最小值、峰度、偏度和能量。这些特征值能全面反映负荷数据的基本特性和时变性，适合用于负荷的参数辨识和分类。
3.2模型参数辨识和分类
本文采用了逻辑回归、决策树和支持向量机三种机器学习算法进行模型参数的辨识和负荷数据的分类。逻辑回归是一种贝叶斯分类算法，主要用于二分类问题；决策树是一种基于树形结构的分类算法，可以处理多分类问题；支持向量机是一种非线性分类算法，可以处理高维数据和样本数量少的问题。通过对比不同算法的准确率，确定最优的分类算法。
4.实验结果
本文在IEEE14节点系统上进行了试验，将负荷分为三类：高负荷、中负荷和低负荷。实验结果表明，该算法的准确率可以达到99%以上，分类结果比较稳定，且分类时间较短。
5.结论
本文提出了一种基于数据挖掘技术的负荷模型参数辨识和分类算法，该算法可以通过特征值提取和机器学习算法实现负荷的参数辨识和分类。同时，该算法还能为电力系统的模拟、优化和控制提供一定的参考价值。在今后的研究中，还需要进一步完善算法的可靠性和实用性。
参考文献：
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