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基于增广状态估计的混合不良数据诊断与参数辨识

论文摘要

电网同时存在遥测坏数据和参数错误时,由于坏数据会影响参数辨识结果,全网参数辨识和估计方法很难保证结果的准确性。文中提出一种基于增广状态估计的混合不良数据诊断与参数辨识方法,先通过残差平衡度判断不良数据是遥测坏数据还是错误参数,将遥测坏数据直接剔除;然后,通过分区方法将多个潜在的不良参数尽可能分开在不同的局部区域,以减弱不良数据之间的相互影响;最后,采用分区增广状态估计方法修正不良参数。算例结果表明,该方法能有效区分坏数据和错误参数,且分区参数辨识能避免不良数据之间相互影响,从而提高了可疑参数辨识的精度。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 增广状态估计
  • 2 电网分区与不良数据诊断方法
  •   2.1 电网分区依据
  •   2.2 不良数据诊断方法
  •   2.3 不良数据辨识方法
  • 3 算例分析
  •   3.1 IEEE14节点算例
  •   3.2 实际算例
  • 4 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 陆东生,马龙鹏

    关键词: 参数辨识,状态估计,数据诊断,残差平衡度

    来源: 电力工程技术 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 国网江苏省电力有限公司,国网江苏省电力有限公司经济技术研究院

    分类号: TM73

    DOI: 10.19464/j.cnki.cn32-1541/tm.2019.02.015

    页码: 99-104

    总页数: 6

    文件大小: 656K

    下载量: 88

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/0c30c3ea2c3c84b4b6c552fe.html