基于gsa的电力系统不良数据辨识方法研究

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1、分类号UDC洼!密级学位论文基于GSA的电力系统不良数据辨识方法研究(题名和副题名)葛成(作者姓名)指导教师姓名爰至：基盔堑撞申请学位级别硕士论文提交日期2005．6专业名称垫左墨堕垄甚自盈垡论文答辩日期2QQ5：§学位授予单位和日期由塞堡王盘堂答辩委员会主席2005年月日注I：注明《国际十进分类法uDc》的类号评阅人硕士论文基于GSA的电力系统不良数据辨识方法研究摘要现代电力系统中，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数据辨识。通过大量的仿真发现了方法的

2、不足，提出了一种估计聚类个数的新判据：基于GSA的肘形判据，并将之用于电力系统不良数据辨识。基于GSA的肘形判据是一种判断最合适聚类个数的技术，在电力系统不良数据辨识中，首先通过BP神经网络对原始量测数据进行测试，将所得结果进行聚类，然后利用基于GSA的肘形判据判断最佳的聚类个数，它比原GSA方法更准确快速地判断聚类个数，最后将不良数据和良好数据的聚类区分开来。论文对江苏电网局部实时量测值进行仿真分析，结果表明，对各种不同情况的不良数据，基于GSA的肘形判据可以有效准确地对不良数据进行辨识。关键词：肘形判据，GSA(GapSt

3、atisticAlgorithm)，不良数据辨识，BP神经网络，聚类分析，硕士论文基于GSA的电力系统不良数据辨识方法研究AbstractInmodempowersystem，thequalityofdatainfluencesthesafetyandstabilityofthepowersystemdirectly．Inpaper,GSA-baseddata-miningtechniquewasanalyzedandapplicatedintobaddatadetectionofthepowersystem．Shortcom

4、ingsofthetechniquewerefoundbyalotofsimulations．Toovercome：heshortcomings，anewjudgmentwaspresentedtoestimatetheoptimalnumberofthecluster：elbowjudgmentbasedonGSA，anditalsowasapplicatedinbaddatadetectionofthepowersystem．ElbowjudgmentbasedOnGSAisakindoftechniqueswhatcan

5、estimatetheoptimalclusternumberwellInbaddatadetectionofpowersystem，BPneuralnetworkisusedfirst，thenthetestingresultsareclustered，andthenelbowjudgmentbasedonGSAisusedtoestimatetheoptimalclusternumber,atlastgoodandbaddatawillbeseparateddistinctly．Inpaper,thereal—timeda

6、tameasurementsofapartofJiangsupowernetworkwassimulated．Theresultsrevealedthatinkindsofbaddataconditionsthebaddatacouldbedetectedbythenewtechniqueefficientlyandcorrectly．Keywords：elbowjudgment，GSA(GapStatisticAlgorithm)，baddatadetection，datamining，clusteranalyze声明本学位

7、论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名：矽乃年莎月∥目学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：扛

8、协d年占月lO目硕士论文基于GSA的电力系统不良数据辨识方法研究1绪论1．1电力系统不良数据辨识的必要性“、21随着国民经济的高速发展和人民生活水平的不断提高，电力系统得到了飞速发展，系统的结构和运行方式也日趋复杂，这就对电能的可靠性和电能质量提出了更高的要求。电力系统不良数