典型文献
基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法
文献摘要：
回归类算法在估计系统谐波状态时,谐波源间的高度相关性会引起法矩阵的病态,从而显著影响谐波估计精度.为了更加准确地估计系统谐波状态,提出一种基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法.首先,在用最小二乘法进行谐波状态估计时,将带权值的1范数和2范数同时加入惩罚函数中;另外,为了更加高效准确地估计系统谐波状态,将高斯过程和贝叶斯优化应用于1范数和2范数的权值选取;最后,在IEEE 14节点中验证了所提方法的有效性.结果表明:在谐波源间存在相关性时,所提方法仍能实现合理的谐波源定位及谐波责任划分.
文献关键词：
谐波状态估计;多重共线性;弹性网络回归;贝叶斯优化;高斯过程
中图分类号：
作者姓名：
马思棋;王忠
作者机构：
四川大学电气工程学院,四川成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]马思棋;王忠-.基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法)[J].中国电力,2022(08):104-112
A类：
B类：
贝叶斯优化,弹性网络回归,谐波状态估计,估计方法,谐波源,病态,估计精度,权值,范数,惩罚函数,高斯过程,优化应用,IEEE,点中,源定位,谐波责任,责任划分,多重共线性
AB值：
0.217275
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