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基于量测数据相关性的电力系统不良数据检测和辨识新方法
被引量：
28
1
作者
黄彦全
肖建
+2 位作者
李云飞
邵明
黄庆
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2006年第2期70-74,共5页
电力系统量测数据的质量是影响电力系统状态估计效率和结果的重要因素,而量测数据中客观地存在少量不良数据,检测和辨识这些不良数据是电力系统状态估计的重要组成部分。文章分析了量测数据协方差矩阵中的元素值在量测数据中含有白噪声...
电力系统量测数据的质量是影响电力系统状态估计效率和结果的重要因素,而量测数据中客观地存在少量不良数据,检测和辨识这些不良数据是电力系统状态估计的重要组成部分。文章分析了量测数据协方差矩阵中的元素值在量测数据中含有白噪声、突变量和不良数据时的变化规律,提出了通过量测数据协方差矩阵中元素的变化规律检测和辨识不良数据的新方法,在IEEE14节点系统上的仿真试验验证了该方法的正确性。
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关键词
检测和辨识
不良
数据
量测数据的相关性
协方差矩阵
电力系统
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职称材料
题名
基于量测数据相关性的电力系统不良数据检测和辨识新方法
被引量：
28
1
作者
黄彦全
肖建
李云飞
邵明
黄庆
机构
西南交通大学电气工程学院
四川省电力公司绵阳供电公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2006年第2期70-74,共5页
基金
四川省应用基础研究项目(05JY029-006-4)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20040613013)
文摘
电力系统量测数据的质量是影响电力系统状态估计效率和结果的重要因素,而量测数据中客观地存在少量不良数据,检测和辨识这些不良数据是电力系统状态估计的重要组成部分。文章分析了量测数据协方差矩阵中的元素值在量测数据中含有白噪声、突变量和不良数据时的变化规律,提出了通过量测数据协方差矩阵中元素的变化规律检测和辨识不良数据的新方法,在IEEE14节点系统上的仿真试验验证了该方法的正确性。
关键词
检测和辨识
不良
数据
量测数据的相关性
协方差矩阵
电力系统
Keywords
Detection and identification
Bad data
Correlativity of measured data
Covariance matrix
Power system
分类号
TM733 [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
基于量测数据相关性的电力系统不良数据检测和辨识新方法
黄彦全
肖建
李云飞
邵明
黄庆
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2006
28
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