基于证据融合理论的多不良数据辨识

摘要：

为更好地克服残差污染和残差淹没，实现多不良数据的辨识，引入电气距离、节点相关系数和灵敏度作为证据，运用证据融合理论确定测量关联度，测量关联度可反映测量数据出现残差污染和残差淹没的可能性。对于残差较大且测量关联度较小的数据，发生残差污染的可能性较小，可直接辨识为不良数据；对于残差较大且测量关联度较大的数据，采用模糊聚类方法，隔离不良数据，对系统进行分区，并逐步修正不良数据，选择可靠测量数据重新进行状态估计。算例结果验证了该方法的有效性。

关键词：残差污染、残差淹没、数据辨识：证据融合、测量关联度

所属期刊栏目：36

分类号：TM744(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金项目61071201;河北省自然科学基金项目fF2010001319. ProjectSupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina61071201

在线出版日期：2012-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：123-128