Detection of blackouts by using K-means clustering in a power system
Detection of blackouts by using K-means clustering in a power system
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在电力系统中使用 K 均值聚类检测停电
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Ismail Nuri Bertizlioglu
中科院分区：
文献类型：
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作者：
O. Ozgonenel;David W. P. Thomas;T. Yalcin;Ismail Nuri Bertizlioglu
本文提出了一种检测迫使系统停电的异常电力系统状态的新方法。 K 均值聚类技术和两种用于识别模式簇的距离用于检测异常情况。 PCA 用于减少数据矩阵以加快计算速度。然后在 IEEE 14 总线系统上演示了所提出的混合技术。 （6页）
This paper presents a novel approach for the detection of abnormal power system states that force systems into blackout. K-means clustering techniques and two types of distances for identifying pattern clusters are used to detect abnormal conditions. PCA is used for the reduction of the data matrix for faster calculations. The proposed hybrid technique is then demonstrated on an IEEE 14-bus system. (6 pages)