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隨著電力系統(tǒng)的快速發(fā)展，使得電網(wǎng)需要對海量、異構(gòu)和多態(tài)的數(shù)據(jù)進行分析與辨識。傳統(tǒng)的不良數(shù)據(jù)辨識方法辨識效率較低，且不能夠高效率利用已知的全部數(shù)據(jù)信息。為解決此問題，提出了一種基于負(fù)荷預(yù)測與關(guān)聯(lián)規(guī)則修正的不良數(shù)據(jù)辨識方法。根據(jù)數(shù)據(jù)量之間的內(nèi)在聯(lián)系，給出了一種三維矩陣的數(shù)據(jù)存儲方法。建立基于回歸分析法的預(yù)測模型與基于灰色關(guān)聯(lián)的相關(guān)性分析模型，分析節(jié)點注入功率與溫度之間的變化關(guān)系，并采用關(guān)聯(lián)規(guī)則與特殊斷面修正法對預(yù)測值進行修正，進而完成對注入功率的辨識。在此基礎(chǔ)上，再通過基爾霍夫定律與殘差辨識法完成對支路潮流數(shù)據(jù)的辨識工作。最后應(yīng)用實際系統(tǒng)的仿真算例證明了該方法能夠在克服殘差污染和殘差淹沒現(xiàn)象的前提下準(zhǔn)確辨識出全部的不良數(shù)據(jù)。
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