基于GSA的昆明電網不良數據辨識與修正研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著電網自動化程度越來越高,電力系統運行對數據的依賴程度也越來越大,準確的量測數據是電力系統安全穩(wěn)定運行的前提和條件。本文深入研究了電力系統不良數據辨識與修正算法,并將其與實際運行中的狀態(tài)估計系統的相關性能進行對比。
　　 首先以昆明電網調度中心的能量管理系統(EMS)為基礎,對狀態(tài)估計系統進行了分析研究,主要從狀態(tài)估計系統的原理、步驟及實際運行中存在的問題等幾方面進行了闡述。
　　 本文研究采用基于間隙統計(GSA算法

2、)的不良數據辨識算法和基于遺傳神經網絡的不良數據修正算法對電力系統不良數據進行清洗。GSA算法由BP神經網絡算法、K-means算法和間隙統計分析三部分構成,本文首先對這三種算法的原理、步驟和特點等方面進行了深入研究,并用matlab程序對算法進行了編譯;針對BP神經網絡收斂速度慢的特點,采用遺傳算法對神經網絡的初始結構進行優(yōu)化,提出利用遺傳神經網絡算法對電力系統不良數據進行修正處理,并用matlab程序進行編譯和仿真。
　　

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