自动电压控制中不良数据的辨识 (2010年)

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文件名称：自动电压控制中不良数据的辨识 (2010年)
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更新时间：2021-06-15 11:32:47
自然科学 论文 自动电压控制( AVC)系统由于缺乏对发电厂遥测量数据真实性的有效和准确辨识,容易引起装置误动。支持向量机( SVM)是一种具有优良模式识别性能的数据挖掘方法。文中利用SVM建立发电厂遥测量不良数据的辨识模型:首先应用SVM非线性回归对各种运行情况下发电厂的遥测量数据进行曲线拟合,然后应用SVM训练分类网络。将实时遥测量数据输入到训练好的曲线拟合网络和分类网络中,就能够迅速判断该遥测量数据是否为不良数据。仿真算例验证了SVM模型的有效性和准确性。