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电力系统不良数据检测和辨识方法研究
作 者: 张永超
导 师: 黄彦全
学 校: 西南交通大学
专 业: 电力系统及其自动化
关键词: 不良数据 检测与辨识 量测数据相关性 新息图
分类号: TM732
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
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内容摘要
电力系统状态估计是现代能量管理系统(EMS)的重要组成部分,其量测数据除了含有正常的测量噪声外,还可能含有不良数据。不良数据的存在,将可能导致估计结果的严重扭曲,因而,不良数据检测与辨识是状态估计的必需的技术措施。不良数据检测和辨识方法,按其在状态估计过程中所处的阶段,可分为三类:估计前、估计中、估计后;而且大多常用的方法均属于第三类——估计后,该类方法的缺点在于:计算量大,计算时间长,且易受到残差污染和残差淹没的影响,造成误判或漏判。本文采用了两种同属估计前类型的不良数据检测和辨识方法:基于量测数据相关性的方法和新息图法,并对新息图法的应用提出了改进措施。前者通过对量测量相关性与残差相关性的分析,利用量测变化量相关系数对不良数据进行检测和辨识;以IEEE9节点网路系统为算例,仿真试验的结果表明:算法具有能够很好地区分不良数据和突变量、一次性地检测出多个不良数据以及误检率低的特点。后者结合动态和静态两方面理论,将当前量测和预报值的差(新息向量),转化为虚拟假设条件下的等价表示,并利用基本的电路理论,达到检测和辨识坏数据和拓扑错误的目的。该方法具有模型简单、快速准确等优点。以IEEE14节点系统算例,初步验证了所提方法的有效性。
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全文目录
摘要 6-7 ABSTRACT 7-10 第1章 绪论 10-16 1.1 引言 10 1.2 电力系统不良数据检测和辨识方法研究现状 10-14 1.2.1 检测和辨识基本原理及类型 10-12 1.2.2 国内外研究现状 12-14 1.3 本论文主要工作 14-16 第2章 电力系统不良数据检测与辨识 16-28 2.1 概述 16-18 2.1.1 相关的概念 16-17 2.1.2 残差方程 17-18 2.2 常用不良数据检测方法 18-24 2.2.1 目标函数检测 18-20 2.2.2 加权残差检测 20 2.2.3 标准残差检测 20-21 2.2.4 量测量突变检测 21-24 2.2.5 应用伪测量的检测 24 2.3 常用不良数据辨识方法 24-27 2.3.1 残差搜索辨识法 25 2.3.2 非二次准则辨识法 25 2.3.3 零残差辨识法 25-26 2.3.4 估计辨识法 26-27 2.4 本章小结 27-28 第3章 基于量测数据相关性的不良数据检测和辨识 28-48 3.1 数据相关性 28-31 3.1.1 协方差和相关系数 28-29 3.1.2 相关系数判定原理 29-31 3.2 量测量相关性与量测残差相关性的关系 31-34 3.2.1 量测残差相关性与加权残差及标准残差的关系 31-33 3.2.2 量测量相关性与量测残差相关性的关系 33-34 3.3 基于量测数据相关性的不良数据检测和辨识 34-40 3.3.1 量测量协方差矩阵 35-37 3.3.2 基于量测数据相关性的不良数据检测和辨识 37-40 3.4 算例 40-46 3.4.1 算例概要 40-42 3.4.2 仿真结果及分析 42-46 3.5 本章小结 46-48 第4章 新息图法不良数据检测和辨识 48-71 4.1 图论及独立回路 48-52 4.1.1 电力系统拓扑图 48-49 4.1.2 独立回路的选取 49-51 4.1.3 关联矩阵的建立 51-52 4.2 新息图法不良数据检测和辨识 52-57 4.2.1 新息向量的计算 52-53 4.2.2 新息图的生成 53-55 4.2.3 不良数据检测和辨识 55-57 4.3 新息图法的改进应用 57-61 4.3.1 判定树支新息准确性 57-59 4.3.2 获取精确预报值 59-61 4.4 算例 61-69 4.4.1 算例概要 61-63 4.4.2 性能指标 63-64 4.4.3 仿真结果及分析 64-69 4.5 本章小结 69-71 结论与展望 71-73 致谢 73-74 参考文献 74-79 攻读硕士学位期间发表的论文 79
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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 输配电工程、电力网及电力系统 > 电力系统的调度、管理、通信 > 电力系统的运行
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