不良数据辨识相关论文
为了提高能源的整体利用率和可再生能源的消纳能力,综合能源系统（Integrated Energy System,IES）的概念被提出并被视为未来人类社会......
目前,随着电力系统省地一体化、输配一体化的发展和分布式能源大规模的接入,电力系统分析的维度越来越高,传统的计算方法难以满足......
近年来,随着电力体制改革的稳步推进,各火力发电厂正积极地推进全面深化改革,发展信息化、智能化的火电机组信息系统,为下一步智慧......
在现代电力系统中，各种数据的质量变得越来越重要，系统操作中的不良数据可能使操作人员做出错误决策，从而对电力系统的安全、稳定运行......
电力系统状态估计是保证量测数据准确性和完整性的重要手段，同时也是能量管理系统的重要组成部分，虽然其从出现至今已有很多年，但仍有......
随着电力网络的结构和运行模式的改变,电力系统中实时数据对系统的安全性与稳定性的影响越来越大。传统的数据分析只能对数据进行......
提出将柱上开关看成节点,将相邻2个节点间的馈线和配电变压器综合看成边的配电网简化模型.在此基础上提出例行辨识、突变量启动辨......
为提高状态估计的抗差性，提出一种基于最大指数绝对值目标函数的状态估计(maximum exponential absolute value state estimation，ME......
根据文献【1】提出的权函数法，将其结合非二次辨识准则运用到不良数据辨识中。实验仿真表明了该方法的可行性。......
调度中心主站状态估计的计算速度和精度，已经成为制约智能配电系统高级配电应用体系实现的瓶颈，因而在厂站端进行变电站级状态估计有......
采用VC＋＋与Fortran 6.5语言混合编程,开发了一种基于模糊聚类分析的电力系统不良数据辨识系统。在理论研究的基础上,将基于模糊等价......
针对当前电力系统不良数据检测辨识方法的缺点,提出一种基于增强型万有引力搜索-模糊C均值算法（EGSA-FCM）的电力系统不良数据辨识新......
为解决配电变压器(简称配变)二次侧电气参数采集值中存在空数据和不良数据的问题,首先分析了配变数据的本质特征和内在规律;然后提......
在分析GSA(gap statistic algorithm)数据挖掘技术应用于电力系统不良数据辨识的基础上,提出一种判断最佳聚类个数的肘形判据,该判......
将基于间隙统计（gapstatistic）聚类算法的数据挖掘技术应用于电力系统不良数据的辨识中．将聚类内围绕聚类均值的欧氏平方距离和的对数......
互联电网安全运行所要求的一体化建模与计算对分布式状态估计提出了新的要求,为了给后续的基于异步迭代模式的分布式能量管理系统......
针对基于自适应核密度估计的电力系统抗差状态估计新模型,提出了相应的求解策略,并通过其数学性质分析该方法对正常量测、可疑量测......
本文综合考虑量测数据之间以及量测数据与网络参数之间的电路关联关系,提出了复杂状态估计不良数据的前推回代追踪辨识方法。首先,......
电力负荷受突发事件,用电器故障等因素作用易引发数据库失真,不仅不利于能量管理系统数据的应用,对于电力负荷预测、调度也具有负......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
针对当前抗差状态估计存在的缺点,提出一种基于自适应核密度估计的电力系统抗差状态估计新算法。首先建立基于自适应核密度估计理......
以电力系统状态估计为背景,运用模糊聚类方法构建基于IEEE33含光伏系统仿真计算模型,采用模糊等价矩阵的聚类分析方法编写相关程序......
电网状态计算与不良数据辨识,能为电力系统运行分析提供准确可靠的数据系统,是电网安全稳定控制的基础。提出了一种考虑不同量测精......
随着我国智能电网的发展和用户对电能质量要求的提高,电力公司对状态估计基础数据的高效维护以及电网在线安全分析与调度控制水平......
随着信息技术的发展,智能电网成为了各国电网公司关注的焦点,智能电网集发电、输电以及配电于一体,通过自动化及信息化的优势,可实......
采用模糊数学的方法来辨识电力系统实时运行数据中的不良数据。利用基于模糊等价矩阵的聚类分析方法,以标准残差和相邻采样时刻的......
主动配电网是可以综合控制分布式能源(分布式发电、柔性负载和储能)的配电网。本文对主动配电网中的网络分析算法进行了研究,研究......
电力系统的量测系统存在着错误和误差,为了提供准确的系统状态,需要对量测值进行状态估计。本文主要论述了电力系统状态估计中的状......
传统负荷预测算法在历史负荷序列无不良数据的条件下已能对短期负荷做出较为理想的预测。由于实际负荷数据在监测、集抄、存储过程......
云计算是网格计算,并行计算和分布式计算等概念混合演进后在商业领域发展出的一种计算模型,被广泛应用于分析与处理海量数据。云计......
智能电网是未来电网的发展方向,以自愈、安全、发电资源兼容、电力用户交互、电力市场协调、资源优化高效、电能质量优质、信息系......
随着电力系统的快速发展,使得电网需要对海量、异构和多态的数据进行分析与辨识。传统的不良数据辨识方法辨识效率较低,且不能够高......
现代电力系统中,数据质量直接影响电力系统的安全、稳定运行。论文在分析基于GSA的数据挖掘技术的基础上,将之应用于电力系统不良......
电力系统状态估计是能量管理系统的核心和基础模块,然而当量测系统中存在不良杠杆量测或一致性不良数据时,传统的含不良数据辨识程......
随着数字化技术在电力系统中的广泛应用及对电力系统运行可靠性要求的不断提高,不良数据的辨识显得越来越重要.目前广泛应用的状态......
自动电压控制（AVC）系统由于缺乏对发电厂遥测量数据真实性的有效和准确辨识,容易引起装置误动.支持向量机（SVM）是一种具有优良模式识别......
针对多不良数据辨识中存在的残差污染和残差淹没问题,提出一种多不良数据辨识方法,在应用P-Q分解法的基础上,首先选取部分量测进行......
随着智能电网建设的不断深入,电力系统中数据的规模和类型正在快速增长,且数据的复杂度也随之快速增大,呈现出典型的大数据特征。......
电能在输送过程中产生的大量损耗会大大提高电网的运营成本,同时海量的电网数据中往往包含错误数据,对线损计算及预测有严重影响。......
为提高全网负荷变化解析能力与预测水平,需要找到切实可行的负荷成分解析方法,作为负荷预测的有效支撑手段。目前负荷成分解方法常......
