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1、第23卷第4期现代电力Vol123No142006年8月ModernElectricPowerAug12006文章编号:100722322(2006)0420074205文献标识码:A中图分类号:TM732一种实用的不良数据处理方法1231倪小华,王永清,李慧,杨明皓(11中国农业大学,北京100083;21天津泰达电力公司,天津300457;31北京机械工业学院,北京100085)APracticalMethodforBadDataProcessing1231NiXiaohua,WangYongqing,LiHui,YangM
2、inghao(11ChinaAgricultureUniversity,Beijing100083,China;21TianjinTedaelectricPowerCompany,Tianjin300457,China;31BeijingMechanicalIndustryCollege,Beijing100085,China)摘要:电力系统中不良数据的存在会降低状态估计的收敛性能,甚至造成状态估计失败。如何可靠检测和修正不良数0引言据成为状态估计应用的难题。针对这个问题,文章从状态估不良数据的检测和辨识是电力系统状态估计的计实
3、用化角度出发,首先提出越限系数H的概念来表征量测量的越限程度,然后利用电力系统量测量之间的约束关系重要功能之一,其目的在于排除量测采样数据中偶和H值,提出一种基于网络节点分级的不良数据处理方法。然出现的少数不良数据,以提高状态估计的可靠[1]该方法首先通过计算输入输出差额检测系统总的功率是否平性。不良数据的存在能降低状态估计的收敛性衡,修正部分可疑量测量;接着对系统节点进行分级,根据能,甚至造成状态估计失败。因此,对不良数据进节点分级结果运用基尔霍夫电流定律逐级逐点检测并修正可行可靠检测与辨识,是状态估计实用化的基础和关疑数据,
4、最后通过状态估计得到最终结果。工程算例表明该键。算法简单、实用、速度快,能够过滤、智能修复和补充实时现有的不良数据检测方法,大体上可分为两数据,有效地辨识和修正不良数据,提高了状态估计的收敛类,一类是量测量残差检测,这类方法计算简单、性能。直观,但存在“残差污染”和“残差淹没”等问关键词:不良数据;状态估计;节点分级;约束关系;收敛题,不能可靠检测多不良相关数据;另一类是量测性量突变检测,在上一次估计结果正确且网络结构不Abstract:Inpowersystem,baddatacanreduceconver2变的前提下,并且负
5、荷变化不大时,这类检测方法genceefficiencyofstateestimation,evenresultinstateesti2能够准确检测出多不良相关数据。但这必须在上一mationfailure1Sohowtodetectandmodifybaddadaexact2次估计结果正确且网络结构不变的前提下,具有一lyisoneofthemostdemandingproblemsinapplicationofstateestimation1Forpracticalapplicationofstateestima2定的局限性
6、。tion,thispaperpresentsanewmethodthatproposeda针对传统检测与辨识方法的不足,许多学者提boundcoefficientHtoidentifydata1Thenasolutionfor出了一些新理论解决这个难题。文献[2]结合现baddataprocessingisdevelopedbasedondataconstraintre2有两类基本检测方法的优点,并考虑相关量测量之lationshipandHvalue1Intheproposedmethod,balance间可相互校核的特点,
7、提出了混合辨识方法。此方betweeninputandoutputisfirstlycalculatedtomodify法避免了现有两类基本检测方法的缺点,提出了自doubtfuldata1Thenremote2analoguedataisdetectedand动选择检测方法的基本判据,满足了系统实际运行modifiednodebynodeandclassbyclassbasedon中的要求,尽可能地降低了漏检和误检的概率。文Kirchhoff’slaw1Finallyreviseddataisobtainedbystatees
8、2献[3]基于模糊数学理论,将标准残差γN和两相timation1Alsocalculationexamplesshowedthismethodcanidentifyandeffectivelymodifybaddata,andtheconver2邻采样时刻的量
