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浅谈同期线损治理工作1王永聪

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摘要摘要分析（KernelPrincipalComponentAnalysis，KPCA）关键因素提取的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）电网线损预测模型，通过KPCA提取影响线损的特征向量，然后建立SVM线损预测模型，然后将预测线损电量与实际线损相比较，若差值大于设定阈值，则采用TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency）算法筛选异常挂载电力设备。最后，通过实验验证了KPCA-SVM的有效性以及TF-IDF方法筛选异常设备的准确性。

DOI 34gg035o49/4137831

作者 1王永聪2李扬

机构地区（1.国网冀北电力有限公司唐山市丰南区供电分公司河北唐山063300；2.国网冀北电力有限公司唐山市曹妃甸区供电分公司河北唐山063200）

出处《电力设备》 2019年6期

关键词核主成分分析支持向量机同期线损预测

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2019年06月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）