电力系统中的不良数据辨识和修正方法研究

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随着电力系统的发展,电力系统的智能性与自动化程度也在不断地提升,这也使得电力系统中需采集的量测值呈现海量化的趋势,而其中包含的不良数据会威胁系统的正常运行。因此,本文提出了改进间隙统计法来辨识系统中存在的不良数据。重新定义间隙量,并对聚类的部分做出相应的改进,提升了辨识算法的准确性。并以某一时间点所采集到的数据信息为研究对象,提出粒子群优化神经网络的方式对不良数据进行修正。并利用东北某二线城市电力公司的实时数据进行MATLAB仿真。结果表明,本文所提出的方法能有效的实现对系统中数据的辨识和修正,辨识结果准确且修正后的参数满足该市实际工作要求。由于数据的离散性较大,规律性不明显。因此,本文所提出的方法具有普适性。
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