摘要
本发明属于电力系统运行监测与控制技术领域,涉及电力系统状态估计精度综合评价与分析方法。传统方法依赖单一数据源且模型适应性差、精度评价不全面。本发明首先通过SCADA系统和PMU分别采集数据并融合,依测量精度为各特征计算权重,还提取功率因数、电压电流比及功率变化率等关键特征。接着选用SVM及RBF核函数构建模型,合理初始化参数后,经网格搜索与交叉验证优化。最后利用均方误差等多元指标从多维度评估模型性能。该方法有效融合多源数据、优化模型并全面评估,显著提升了电力系统状态估计的精度、可靠性与适应性,保障系统安全稳定运行,为电力系统状态估计提供了更优方案。
技术关键词
电力系统状态估计
SCADA系统
同步相量数据
分析方法
状态估计精度
状态估计模型
有功功率
电力系统运行监测
功率因数
样本
多维度评估模型
模型预测值
松弛
参数
幅值
指标
电流
变量
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加权特征
电网数据分析方法
计算机执行指令
层级
数据分析装置
分析方法
法律知识图谱
策略
分析装置
法律风险评估
仿真方法
电力系统潮流
新型电力系统
双指数函数
铁芯
气象站实测数据
协方差矩阵
支持向量机算法
数字高程模型数据
变量