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时间:2019-02-25
《带残差约束的状态估计法及不良数据处理r_%2cwn_法的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、广西大学硕士学位论文带残差约束的状态估计法及不良数据处理r<,wN>法的研究姓名:段建东申请学位级别:硕士专业:电力系统及其自动化指导教师:杭乃善19980501带残差约束的状态估计法及不良数据处理的‘州法的研究摘要本文在简要阐明电力系统状态估计概念、系统回顾三十年来电力系统状态估计理论研究的基础之上,提出了一种新颖的状态估计算法及与之结合使用、、。的不良数据处删方法:即带残差约束的状态估计遮翅不良数据处理的正则化加权残差k。珐教字仿真试验表明,基于惩罚函数法的带残差约束的状态估计算法能精确地似计出系统状态
2、量;正则化加权蝾差r。法在估计的过程中不仅能有效地抑制1i照数据的影响,而且可以准确地辨识出单个或多个弱相关的年良数据,对相关的多不良数据也有较好的辨识效果。一^\~f在上述主要内容的研究过程中,作者还就状态估计中的一个相关问题:L即电压幅值平方量测量的权重值的选取问题作了深入的分析。所有这些理论都通过cpu120MHz计算机使用C语言在某一典型的4节未系统和标“;:IEEE5、14、30节点系统作了大量币同情形的仿真试骑。,/奉论义是这样安排的:第一章列电力系统状态估计及本文研究内容作综述性介绍.第j章理
3、i_仑上提出带钱差约束的状态估计算法利不良数据处理的正则化加枉残差^。法:第三、四章便是返两种方法的仿真试验:第“章就电压甲方量测量的权重值韵选取问题进行,理论研究和仿真试验:第矗净即是全文的结论和对未柬研究工作的展望。关键词:电力系统状态估汁残差约束惩罚函数法_、良数插.正则化加权残差权重THERESEARCHONS11ATEESTIMATIONALGCIRITHMWITHRESIDUALCONSTRAINTSAND7“MEATHODOFBADDATAPROCESSINGABSTRACTThispaper
4、brieflyintroducestheconceptefpowersystemstateestimation(PSSE),andsystematicall)reviewthetheoreticalresearchcfPSSEofthelast30years.BasedoRthese.authorpresents8ne'·vstateestimationand8baddataprocessingmethod,i.ethestateestimationalgorithmwithresidualconstrai
5、ntsandthenormalized-weightedresidual‰methodofbaddataprocessingandidentification.Digitalsimulationtestsshow,thatthestateestimationwithresidualconstraintsusingthepenaltyfunctionalgorithmhasexcellentestimatingperformancewithminorchangetotheextensivelyusedweig
6、htedleastsquare《WLS),andthatthenormalized*weightedresidual气Ⅳmethodoannotonlyeffectivelysuppresstheinfluenceofbaddataintheprocessofstateestimation,butalsoaccuratelyidentifyasinglebaddatumormultiplenon—interactingbaddatatevonifmultipleinteractingbaddataInadd
7、itiontotheresearchabove,authordeepl),analyzesanassociatedproblem,i.etheweightselectionofvoltagemagnitudesquare,too+AllthosetheoriesarenumericallytestedwithC—languagebyacomputerofCPU120MHzinatypicM4busSysLexnandstandardIEEE5、14、30bussystern.Thepaperisorgani
8、zedasfollows:Chapter1surveysthePSSEandshewstheresearchthoughtefthispaper;Chapter2proposesthestateestimationalgolithmsv,ithresidualeonstraintsandthenormalized—weightedresidualr“methodofbaddataprocessingandiden
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