【摘 要】
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状态估计是电力调度系统中一项重要的基础功能,正确的测量数据是保障状态估计结果准确的关键,不良数据的存在会大大降低估计结果的可信度。为提高状态估计的准确度,提出了一种基于近邻传播(Affinity Propagation,AP)算法的负荷不良数据辨识方法。首先介绍了AP算法的相关原理,给出了基于AP算法进行聚类的一般步骤。然后基于相似性和平滑性两个特征,定义了乘积特征值和最小特征值作为分类依据。最后,以某地区的实际负荷采样数据为算例,验证了所提不良数据辨识方法的有效性。
【机 构】
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国网山东省电力公司电力科学研究院,山东大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51407107)。
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状态估计是电力调度系统中一项重要的基础功能,正确的测量数据是保障状态估计结果准确的关键,不良数据的存在会大大降低估计结果的可信度。为提高状态估计的准确度,提出了一种基于近邻传播(Affinity Propagation,AP)算法的负荷不良数据辨识方法。首先介绍了AP算法的相关原理,给出了基于AP算法进行聚类的一般步骤。然后基于相似性和平滑性两个特征,定义了乘积特征值和最小特征值作为分类依据。最后,以某地区的实际负荷采样数据为算例,验证了所提不良数据辨识方法的有效性。
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