典型文献
基于ICS-K-means聚类算法和WNN的有源低压台区线损估算方法
文献摘要：
针对传统的线损理论计算方法已不适用于含分布式电源的低压台区线损估算的问题,提出一种基于改进布谷鸟搜索K均值(ICS-K-means)聚类算法和小波神经网络(WNN)的有源台区线损估算方法.首先,基于最大互信息系数筛选线损影响因子,建立有源台区线损指标体系;然后,提出改进布谷鸟搜索聚类算法对样本数据集进行聚类,减少对初始聚类中心的依赖;最后,采用小波神经网络对每类聚类数据集进行训练及测试.算例分析验证了所提方法的准确性和有效性.
文献关键词：
线损;有源台区;最大互信息系数;布谷鸟搜索聚类算法;小波神经网络
中图分类号：
作者姓名：
伍栋文;于艾清;俞林刚;朱亮;林顺富
作者机构：
国网江西电力科学研究院,江西南昌 330096;上海电力大学电气工程学院,上海 200090
文献出处：
引用格式：
[1]伍栋文;于艾清;俞林刚;朱亮;林顺富-.基于ICS-K-means聚类算法和WNN的有源低压台区线损估算方法)[J].智慧电力,2022(04):8-14
A类：
有源台区,布谷鸟搜索聚类算法
B类：
ICS,means,WNN,低压台区线损,估算方法,理论计算方法,分布式电源,小波神经网络,最大互信息系数,选线,样本数据集,初始聚类中心,每类,类聚,聚类数,算例分析,分析验证
AB值：
0.177727
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