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核密度估计在电网电压质量分析与研究中的应用(原稿)

主要有逐步剔除法基于抗差估计辨识算法基于核密度估计理论的电压质量分析方法。其中逐步剔除法运用残差灵敏度矩阵对残差进行正则化,其认为实际量测数据中大于最大正则化的数据即为不良分析电网电压质量的准确性有效性。关键词电压质量分析电力大数据样本核密度估计理论软件设计与应用引言随着电网规模和结构的日益复杂,电力系统数据呈现出容量大来源多样以及质量参差不齐等特征。传统电压质量分析方法和软件在处理海量多源异构数据时已显得力不从心。面对这问题有待进步提高电压质量分析方法的合理性和完善性,并开发新的电压质量分析工具,从而达到优化电力系统稳定性,实实际量测数据中大于最大正则化的数据即为不良数据加以剔除,反复迭代直至所有的不良数据全部被剔除为止。该方法虽能有效辨识不良数据,但却存在计算时间长,无法辨识强相关不良数据。基于抗差估计辨识算法在目标函数的计算过程中迭代获取测残差值的不同权重,剔除不良数据,但该算法却存在对量测数据只能做出非好即坏判定的弊端。核密度估计在电网电压质量分析与研究中的应用原稿。王颖孙庆凯学线的重叠干扰问题。故将箱线图与小提琴图的优势相叠加构成的叠加箱线图的小提琴图既可以很好的对多组数据进行统计分析又可以对异常数据进行识别筛选,在电压质量分析上有很好的可视化效果。辅助功能层设计辅助功能层的目的是为了提高软件操作性与灵活性,满足工作人员的多种需求。其中功能选择模块用于所需功能的选择视图输出模块用于保存图形,便于分析人员对图形信息的分析解读属性查询模块则核密度估计在电网电压质量分析与研究中的应用原稿全部量测标准差的几何平均值。该量测权重公式因拥有与核函数类似的指数函数表达式而能够恰当地反应量测标准差对目标函数的影响,避免由于的值显著大过或小于而使得核函数在目标函数中的作用过小或过大。核密度估计应用软件结构设计在构建基于核密度估计理论的电压质量分析模型的基础上对软件架构进行了设计。其中软件整体架构和人机交互界面设计采用,数据处理与图像生成采用具有强大统计分析与图行情况,仍需人工现场巡查。平均值与标准偏差模块将平均值和标准偏差指标添加到传统电压质量分析中,通过对其分析可以掌握该站电压整体水平与波动情况,对于波动情况严重的不稳定时间段可以进行有效地局部分析,大大简化了数据量,可显著提高数据分析人员的工作效率。概率密度分布模块通过电压分布直方图可以显示出任时刻电压分布情况,电压分布直方图数值越大表明在该时间段内电压分布的概率越大。杂化,因此将自适应核密度估计模型引入到电力系统电压质量分析中,相应的数学模型为式中,为量测序号为第个量测的权重为第个量测的量测值为第个量测的估计值为第个量测的量测残差为系统状态变量,表示节点电压幅值相角向量为零注入节点功率约束方程为量测数量为第个量测所对应的核函数带宽。本文采用如下的量测权重公式式中,为很小的正数为第个量测标准差况严重的不稳定时间段可以进行有效地局部分析,大大简化了数据量,可显著提高数据分析人员的工作效率。概率密度分布模块通过电压分布直方图可以显示出任时刻电压分布情况,电压分布直方图数值越大表明在该时间段内电压分布的概率越大。核密度估计用来估计未知密度函数,是对直方图的个自然扩展,通过核密度分布曲线可以清晰直观展示出全站电压分布与越限情况。核密度估计在电网电压质量分析与研究中。在箱线图中定义上下分位距为异常值截断点,处于截断点以外的点为异常值,因此利用箱线图可以轻松的辨识出数据中的异常值。小提琴图的凸起和凹陷可显示数据的核密度估计分布情况,于此同时还能有效地避免多组数据密度曲线的重叠干扰问题。故将箱线图与小提琴图的优势相叠加构成的叠加箱线图的小提琴图既可以很好的对多组数据进行统计分析又可以对异常数据进行识别筛选,在电压质量分析上有很好的可的应用原稿。数据处理与分析从数据库中读取相应的数据后需要对海量异构的数据进行清洗和整理,此时需要加载包。该包首先将数据库中的数据转变为格式,可大幅度提高数据处理的速度,后分别调用相关的数据分析函数进行数据的清洗与整理。图形可视化展示传统电力行业所使用的数据分析软件普遍以表格和简单折线图的形式反映各项指标,操作人员无法及时全面的了解系统的电网电压质量分析现状电力系统电压质量分析主要是针对电力系统中的各类影响电压运行水平的大数据样本,通过辨识剔除不良数据,提取高维统计特征,以获知电力系统运行过程中存在的问题。目前常用的电压质量分析方法主要有逐步剔除法基于抗差估计辨识算法基于核密度估计理论的电压质量分析方法。其中逐步剔除法运用残差灵敏度矩阵对残差进行正则化,其认为实际量测数据中大于最大正则化的数据即为不良此同时,国内在电压质量分析软件方面多采用等工具,文献提出了基于的电压质量分析系统设计与实现文献开发了基于的电压质量分析系统。但随着电力系统数据量的日益庞大,数据逐渐呈现海量多源异构的特性,传统分析软件的运算时间较长统计功能存在漏洞以及数据可读性差等问题逐渐显现出来。但反观语言作为款专业的统计分析语言,其强大估计分析模型,并运用语言开发了电网分析软件,最后通过在杭州典型变电站的实际应用验证了核密度估计分析模型在分析电网电压质量的准确性有效性。关键词电压质量分析电力大数据样本核密度估计理论软件设计与应用引言随着电网规模和结构的日益复杂,电力系统数据呈现出容量大来源多样以及质量参差不齐等特征。传统电压质量分析方法和软件在处理海量多源异构数据时已显得力不从心。面对这密度估计用来估计未知密度函数,是对直方图的个自然扩展,通过核密度分布曲线可以清晰直观展示出全站电压分布与越限情况。叠加箱线图的小提琴分布模块箱线图是分析数据分布的种图形。在箱线图中定义上下分位距为异常值截断点,处于截断点以外的点为异常值,因此利用箱线图可以轻松的辨识出数据中的异常值。小提琴图的凸起和凹陷可显示数据的核密度估计分布情况,于此同时还能有效地避免多组数据密度的应用原稿。数据处理与分析从数据库中读取相应的数据后需要对海量异构的数据进行清洗和整理,此时需要加载包。该包首先将数据库中的数据转变为格式,可大幅度提高数据处理的速度,后分别调用相关的数据分析函数进行数据的清洗与整理。图形可视化展示传统电力行业所使用的数据分析软件普遍以表格和简单折线图的形式反映各项指标,操作人员无法及时全面的了解系统的全部量测标准差的几何平均值。该量测权重公式因拥有与核函数类似的指数函数表达式而能够恰当地反应量测标准差对目标函数的影响,避免由于的值显著大过或小于而使得核函数在目标函数中的作用过小或过大。核密度估计应用软件结构设计在构建基于核密度估计理论的电压质量分析模型的基础上对软件架构进行了设计。其中软件整体架构和人机交互界面设计采用,数据处理与图像生成采用具有强大统计分析与图行分析文献将语言运用于刑事犯罪方面的研究。目前语言在电力领域中的应用还未见报道,亟待开展相关研究。针对传统分析方法与软件的缺陷,本文将自适应核密度估计理论引入到电网电压质量分析中,采用语言对电压质量进行分析的软件能够提高处理电力大数据样本上的准确性与有效性。核函数宽度的选择主要分为类维核密度估计,多维核密度估计和自适应核密度估计。考虑到电力系统样本的多样化和复核密度估计在电网电压质量分析与研究中的应用原稿统计分析能力在处理海量多源异构大数据样本上的优势已经在其他行业中成功展现出来。文献运用语言对股票市场收益进行分析文献将语言运用于刑事犯罪方面的研究。目前语言在电力领域中的应用还未见报道,亟待开展相关研究。针对传统分析方法与软件的缺陷,本文将自适应核密度估计理论引入到电网电压质量分析中,采用语言对电压质量进行分析的软件能够提高处理电力大数据样本上的准确性与有效全部量测标准差的几何平均值。该量测权重公式因拥有与核函数类似的指数函数表达式而能够恰当地反应量测标准差对目标函数的影响,避免由于的值显著大过或小于而使得核函数在目标函数中的作用过小或过大。核密度估计应用软件结构设计在构建基于核密度估计理论的电压质量分析模型的基础上对软件架构进行了设计。其中软件整体架构和人机交互界面设计采用,数据处理与图像生成采用具有强大统计分析与图机森林的电压质量综合评估模型,实现了对电压质量所属等级的划分。文献分别介绍型平方型方均根型等多种形式的电压质量分析方法,并针对目前已有的多种电压质量分析方法的应用领域和使用条件进行了总结。但上述文献所提的电压质量分析方法普遍面临个问题在面对海量多源异构大数据样本时存在计算时间长,强相关不良数据辨识能力弱等缺点存在对其相应的测量值只能做出非好即坏的判定问题。式的电压质量分析方法,并针对目前已有的多种电压质量分析方法的应用领域和使用条件进行了总结。但上述文献所提的电压质量分析方法普遍面临个问题在面对海量多源异构大数据样本时存在计算时间长,强相关不良数据辨识能力弱等缺点存在对其相应的测量值只能做出非好即坏的判定问题。与此同时,国内在电压质量分析软件方面多采用等工具,文献提出了基于问题有待进步提高电压质量分析方法的合理性和完善性,并开发新的电压质量分析工具,从而达到优化电力系统稳定性,实现电压管理智能化的目的。目前国内外学者针对电压质量分析方法已经进行了大量的研究并取得了许多成果。其中文献在逐步剔除法的基础上引入了残差灵敏度矩阵和分支定界法,有效的实现了对配电网电压质量的高效准确分析。文献借助随机森林在处理分类问题上的高度准确性优势,建立了基于的应用原稿。数据处理与分析从数据库中读取相应的数据后需要对海量异构的数据进行清洗和整理,此时需要加载包。该包首先将数据库中的数据转变为格式,可大幅度提高数据处理的速度,后分别调用相关的数据分析函数进行数据的清洗与整理。图形可视化展示传

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