检索结果-内蒙古大学图书馆

电力自动化设备 2022年第9期42卷 50-56,110页

作者：臧海祥郭镜玮黄蔓云卫志农孙国强赵佳伟河海大学能源与电气学院江苏南京211100

随着新能源并网以及大量电力电子器件的投入,电力系统的数据类型向多元复杂化的趋势发展。针对大规模电力系统中出现的不良数据辨识性能差、辨识效率低的问题,提出了一种基于改进Wasserstein生成式对抗网络(WGAN-GP)的不良数据辨识方法... 详细信息

随着新能源并网以及大量电力电子器件的投入,电力系统的数据类型向多元复杂化的趋势发展。针对大规模电力系统中出现的不良数据辨识性能差、辨识效率低的问题,提出了一种基于改进Wasserstein生成式对抗网络(WGAN-GP)的不良数据辨识方法。基于历史数据库中的状态量得到多断面正常量测数据并训练WGAN-GP模型;将含不良数据的量测信息输入训练好的WGAN-GP模型,得到对应的量测重构数据,并得到最终的量测重构误差;为了避免人为确定阈值的主观性,提出了一种基于C4.5决策树模型的不良数据阈值确定方法,将量测重构误差输入训练好的决策树模型,即可定位1组量测信息中的不良数据位置。以IEEE标准系统和某实际省网为算例进行仿真测试,结果表明相较于已有方法,所提方法具有更好的辨识性能和更高的辨识效率。

关键词：电力系统不良数据辨识数据驱动 Wasserstein生成式对抗网络决策树模型

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基于GSA的肘形判据用于电力系统不良数据辨识

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中国电机工程学报 2006年第22期26卷 23-28页

作者：吴军基杨伟葛成赵彤南京理工大学动力工程学院江苏省南京市210094 安徽电力设计院安徽省合肥市230022 江苏电力公司江苏省南京市210024

在分析GSA(gap statistic algorithm)数据挖掘技术应用于电力系统不良数据辨识的基础上,提出一种判断最佳聚类个数的肘形判据,该判据通过分析数据集的聚类离散度与聚类个数k的关系,按照各个k点的聚类离散度计算k处的肘形折角,并以最小... 详细信息

在分析GSA(gap statistic algorithm)数据挖掘技术应用于电力系统不良数据辨识的基础上,提出一种判断最佳聚类个数的肘形判据,该判据通过分析数据集的聚类离散度与聚类个数k的关系,按照各个k点的聚类离散度计算k处的肘形折角,并以最小肘形折角判断最佳聚类个数。将该判据与GSA相结合用于电力系统不良数据辨识。仿真结果表明:该方法不仅可以避免状态估计方法辨识的残差污染和残差淹没现象,而且可以克服单纯GSA辨识法在计算速度和辨识准确性方面的缺陷。对于大系统、数据量巨大的情况,该方法是一种快速高效的算法,具有很好的应用前景。

关键词：电力系统不良数据辨识肘形判据间隙统计算法数据挖掘聚类分析

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基于量测量替换与标准化残差检测的不良数据辨识

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电力系统自动化 2007年第13期31卷 52-56,62页

作者：卢志刚张宗伟燕山大学电气工程学院河北省秦皇岛市066004

针对多不良数据辨识中存在的残差污染和残差淹没问题,提出一种多不良数据辨识方法,在应用P-Q分解法的基础上,首先选取部分量测进行状态估计,接着用剩余量测逐一替换参与估计计算的量测,并根据替换后各量测标准化残差的大小得到可疑数据... 详细信息

针对多不良数据辨识中存在的残差污染和残差淹没问题,提出一种多不良数据辨识方法,在应用P-Q分解法的基础上,首先选取部分量测进行状态估计,接着用剩余量测逐一替换参与估计计算的量测,并根据替换后各量测标准化残差的大小得到可疑数据,其间量测量的替换可以打破发生残差淹没的平衡,使得由于发生残差淹没而导致标准化残差合格的不良数据凸显出来,之后又通过状态估计对可疑数据进行校核,恢复受到残差污染的量测为正常量测,最终将不良数据辨识出来。此外,还给出替换和减少一维量测后计算标准化残差的简化方法,以提高计算速度。最后以某地区220kV电网为背景进行算例分析,表明该方法的有效性和可行性。

关键词：不良数据辨识状态估计量测量替换残差检测电力系统

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灰色系统参数估计与不良数据辨识

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清华大学学报（自然科学版） 1997年第4期37卷 72-75页

作者：康重庆夏清相年德清华大学电机工程与应用电子技术系

针对序列中含有空穴或不良数据的情况，将参数估计与不良数据辨识理论作为数据预处理技术应用于灰色系统建模。以观测数据为依据进行参数估计，避免了常规模型将空穴处的生成数据与其余实际数据同等对待的弊端；对序列作检测与辨识，使... 详细信息

针对序列中含有空穴或不良数据的情况，将参数估计与不良数据辨识理论作为数据预处理技术应用于灰色系统建模。以观测数据为依据进行参数估计，避免了常规模型将空穴处的生成数据与其余实际数据同等对待的弊端；对序列作检测与辨识，使剔除不良数据后的参数估计结果更为精确。在电力系统灰色负荷预测中的应用结果表明，这一方法在提高灰色系统建模精度方面有相当的优越性，预测结果比常规灰色模型有很大的改善。

关键词：参数估计灰色系统不良数据辨识电力系统

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基于负荷预测与关联规则修正的不良数据辨识方法

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电力系统保护与控制 2017年第23期45卷 24-33页

作者：王海云田莎莎张再驰陈茜卢志刚国网北京市电力公司北京100000 国网沧州供电公司河北沧州061000 燕山大学电力电子节能及传动控制河北省重点实验室河北秦皇岛066004

随着电力系统的快速发展,使得电网需要对海量、异构和多态的数据进行分析与辨识。传统的不良数据辨识方法辨识效率较低,且不能够高效率利用已知的全部数据信息。为解决此问题,提出了一种基于负荷预测与关联规则修正的不良数据辨识方法... 详细信息

随着电力系统的快速发展,使得电网需要对海量、异构和多态的数据进行分析与辨识。传统的不良数据辨识方法辨识效率较低,且不能够高效率利用已知的全部数据信息。为解决此问题,提出了一种基于负荷预测与关联规则修正的不良数据辨识方法。根据数据量之间的内在联系,给出了一种三维矩阵的数据存储方法。建立基于回归分析法的预测模型与基于灰色关联的相关性分析模型,分析节点注入功率与温度之间的变化关系,并采用关联规则与特殊断面修正法对预测值进行修正,进而完成对注入功率的辨识。在此基础上,再通过基尔霍夫定律与残差辨识法完成对支路潮流数据的辨识工作。最后应用实际系统的仿真算例证明了该方法能够在克服残差污染和残差淹没现象的前提下准确辨识出全部的不良数据。

关键词：不良数据辨识数据存储回归分析预测模型相关性分析建模关联规则

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基于模糊等价矩阵聚类分析的不良数据辨识

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电力系统保护与控制 2011年第21期39卷 1-6,11页

作者：蒋德珑王克文王祥东郑州大学电气工程学院 71781部队

采用模糊数学的方法来辨识电力系统实时运行数据中的不良数据。利用基于模糊等价矩阵的聚类分析方法,以标准残差和相邻采样时刻的量测量差值作为特征值,通过寻找最佳阈值,对量测项目进行动态聚类,根据个别已知的良数据和'数以类聚&#... 详细信息

采用模糊数学的方法来辨识电力系统实时运行数据中的不良数据。利用基于模糊等价矩阵的聚类分析方法,以标准残差和相邻采样时刻的量测量差值作为特征值,通过寻找最佳阈值,对量测项目进行动态聚类,根据个别已知的良数据和'数以类聚'的原则,得到全良数据的分类,进而辨识出不良数据。最后分别对传统算例模型和某地区电网实时数据进行仿真分析,表明该方法能快速准确的辨识出不良数据,有效避免残差污染和残差淹没现象,更适合实际电网的计算要求。

关键词：电力系统不良数据辨识模糊等价矩阵聚类分析传递闭包

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一种不良数据辨识系统的研究与实现

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低压电器 2011年第12期 13-18页

作者：付金光蒋德珑王克文孙栗郑州大学电气工程学院河南郑州450001

采用VC++与Fortran 6.5语言混合编程,开发了一种基于模糊聚类分析的电力系统不良数据辨识系统。在理论研究的基础上,将基于模糊等价关系和基于模糊等价划分两种模糊聚类方法进行有效综合。通过编程,分别实现了基于等价关系法、基于模糊I... 详细信息

采用VC++与Fortran 6.5语言混合编程,开发了一种基于模糊聚类分析的电力系统不良数据辨识系统。在理论研究的基础上,将基于模糊等价关系和基于模糊等价划分两种模糊聚类方法进行有效综合。通过编程,分别实现了基于等价关系法、基于模糊ISODATA法和基于聚类综合法的不良数据辨识系统,并对比分析了三种模糊聚类方法的特点。算例分析表明,该系统能够快速、准确地辨识出不良数据,并能有效克服残差污染及残差淹没现象,同时具有辨识方法选取灵活、软件界面友好、计算速度快等特点,有良好的应用前景。

关键词：不良数据辨识聚类分析等价关系模糊ISODATA法

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电压无功控制中的不良数据辨识

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武汉大学学报（工学版） 2010年第5期43卷 646-649页

作者：陈波李保全李亚红刘配配刘瑗瑗华南理工大学电力学院广东广州510640 河南省电力公司漯河供电公司河南漯河462300

电压无功控制(VRPC)由于缺少对变电站遥测数据的真实性进行有效和准确地辨识,容易引起装置误动.针对电压无功控制装置的功能和研究现状,根据无功负荷曲线相似性和平滑性的两个重要特征,采用改进的BP神经网络模型,通过对影响无功负荷的... 详细信息

电压无功控制(VRPC)由于缺少对变电站遥测数据的真实性进行有效和准确地辨识,容易引起装置误动.针对电压无功控制装置的功能和研究现状,根据无功负荷曲线相似性和平滑性的两个重要特征,采用改进的BP神经网络模型,通过对影响无功负荷的主要因素进行离线训练,实现对无功负荷曲线的拟合,进而实现对无功负荷的预测.通过对实时无功负荷数据和预测无功负荷数据进行比较,实现对不良无功数据的在线辨识.仿真算例验证了改进的BP神经网络模型的有效性和准确性.

关键词：变电站电压无功控制(VRPC) 改进的BP神经网络无功负荷不良数据辨识

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基于GSA的电力系统不良数据辨识算法

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继电器 2005年第22期33卷 41-44页

作者：杨伟胡军吴军基南京理工大学动力学院江苏南京210094

随着数字化技术在电力系统中的广泛应用及对电力系统运行可靠性要求的不断提高,不良数据的辨识显得越来越重要。目前广泛应用的状态估计法,存在残差污染等缺点。论文研究了建立在神经网络和聚类分析基础上的GSA不良数据辨识算法,该算法... 详细信息

随着数字化技术在电力系统中的广泛应用及对电力系统运行可靠性要求的不断提高,不良数据的辨识显得越来越重要。目前广泛应用的状态估计法,存在残差污染等缺点。论文研究了建立在神经网络和聚类分析基础上的GSA不良数据辨识算法,该算法运用神经网络完成对测量数据的预处理,然后由GSA算法对聚类分析后的结果进行判断,完成不良数据的辨识。论文借助M atlab及C语言对GSA算法进行了仿真,通过一个具体的网络不良数据辨识将此算法与状态估计算法进行了比较,验证了该算法的有效性及实用性,有效地避免了不良数据的漏检、误检。

关键词： GSA 数据挖掘不良数据辨识

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无线协作中继网络多层不良数据辨识方法

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计算机仿真 2021年第6期38卷 278-281,409页

作者：周莉闫攀重庆邮电大学移通学院重庆401520

针对传统方法没有对不良数据进行特征点提取,导致总体准确率低、召回率低和F1比值低的问题,提出无线协作中继网络多层不良数据辨识方法。利用决策树对传统数据传输通道进行优化,将不良数据平均分散到各个通道,在信号模型的基础上构建网... 详细信息

针对传统方法没有对不良数据进行特征点提取,导致总体准确率低、召回率低和F1比值低的问题,提出无线协作中继网络多层不良数据辨识方法。利用决策树对传统数据传输通道进行优化,将不良数据平均分散到各个通道,在信号模型的基础上构建网络多层不良数据特征点提取模型,提取网络多层不良数据特征点。利用COPS算法对不良数据特征向量进行聚类,将其归一化后增量,获取聚类划分结果,同时运算出对应的聚类指标,聚类结果中平衡类内紧凑和类间分离的点就是最优解,即指标中的最小值就是最优解,实现网络多层不良数据辨识。实验结果表明,所提方法的总体准确率高、召回率高和F1比值高,说明该方法具有应用价值。

关键词：无线协作不良数据辨识特征提取召回率

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