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随着电力信息物理系统的快速发展,对电力系统的精确预测、精当决策和精准控制成为必然要求,而这依赖于精确的数据。作为数据滤波器的状态估计模块是能量管理系统中的基础和核心,传统的加权最小二乘状态估计方法及基于残差的不良数据辨识方法对强相关的多不良数据的辨识能力有限,已不能完全满足日益增长的生产应用和安全的要求,电力系统状态估计的抗差性能和计算效率急需提高。为此,本文在不确定理论体系下对状态估计进行了深入研究,论文的主要工作如下:(1)基于不确定测度重新定义了正常测点、异常测点、测点正常率,进而提出兼顾测点