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基于分区和分区重组的多不良数据辨识
1
作者
李延振
刘建东
《齐鲁工业大学学报》
CAS
2013年第4期65-67,共3页
在电力系统状态估计中,存在多个相关不良数据时,对不良数据的辨识就会比较困难,本文通过对电网分区,对不良数据进行了检测,对于存在不良数据的区域,通过区域的重组对不良数据进行了辨识。解决了存在多不良数据时的不良数据辨识问题,使...
在电力系统状态估计中,存在多个相关不良数据时,对不良数据的辨识就会比较困难,本文通过对电网分区,对不良数据进行了检测,对于存在不良数据的区域,通过区域的重组对不良数据进行了辨识。解决了存在多不良数据时的不良数据辨识问题,使得存在多个不良数据时不良数据辨识及状态估计结果的可靠性大大提高。
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关键词
状态估计
不良数据
分区重组
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职称材料
题名
基于分区和分区重组的多不良数据辨识
1
作者
李延振
刘建东
机构
煤炭工业济南设计研究院有限公司
出处
《齐鲁工业大学学报》
CAS
2013年第4期65-67,共3页
基金
山东省高校科技计划项目(J13LN01)
文摘
在电力系统状态估计中,存在多个相关不良数据时,对不良数据的辨识就会比较困难,本文通过对电网分区,对不良数据进行了检测,对于存在不良数据的区域,通过区域的重组对不良数据进行了辨识。解决了存在多不良数据时的不良数据辨识问题,使得存在多个不良数据时不良数据辨识及状态估计结果的可靠性大大提高。
关键词
状态估计
不良数据
分区重组
Keywords
state estimation
bad data
partition re-combination
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分区和分区重组的多不良数据辨识
李延振
刘建东
《齐鲁工业大学学报》
CAS
2013
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