分布式发电系统中机器学习实时应用

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摘要：提出聚类采样预处理和集成分类器的方法来应对含概念漂移的分布式发电孤岛检测问题。首先提出利用聚类算法对电气信息进行预处理和再采样。然后分析了单一分类器的归纳偏置现象,提出利用集成分类器的互补性提高孤岛检测的准确率。仿真算例中充分考虑了功率不平衡度,本地负荷扰动等因素。实验结果表明,上述两个环节对提高分布式发电孤岛检测的精度和泛化能力具有重要作用。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94836X/201412/72686876504849524950485052.html

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关键词：分布式发电 机器学习 分布式 cqvip 交流学习 孤岛检测 概念漂移 聚类预处理 集成分类器