基于增广状态估计的混合不良数据诊断与参数辨识

被引：19

作者：

陆东生 ^{[1
]}

马龙鹏 ^{[2
]}

机构：

[1] 国网江苏省电力有限公司

[2] 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院

来源：

电力工程技术 | 2019年 / 38卷 / 02期

关键词：

参数辨识; 状态估计; 数据诊断; 残差平衡度;

D O I：

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

中图分类号：

TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

120103 [信息系统与信息管理];

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。

引用

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页数：6

共 18 条

[1]

考虑决策风险的含UPFC多目标最优潮流计算 [J].