基于GSA的昆明電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)辨識(shí)與修正研究.pdf

1、隨著電網(wǎng)自動(dòng)化程度越來越高,電力系統(tǒng)運(yùn)行對(duì)數(shù)據(jù)的依賴程度也越來越大,準(zhǔn)確的量測數(shù)據(jù)是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的前提和條件。本文深入研究了電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識(shí)與修正算法,并將其與實(shí)際運(yùn)行中的狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)的相關(guān)性能進(jìn)行對(duì)比。
　　 首先以昆明電網(wǎng)調(diào)度中心的能量管理系統(tǒng)(EMS)為基礎(chǔ),對(duì)狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行了分析研究,主要從狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)的原理、步驟及實(shí)際運(yùn)行中存在的問題等幾方面進(jìn)行了闡述。
　　 本文研究采用基于間隙統(tǒng)計(jì)(GSA算法

2、)的不良數(shù)據(jù)辨識(shí)算法和基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不良數(shù)據(jù)修正算法對(duì)電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。GSA算法由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、K-means算法和間隙統(tǒng)計(jì)分析三部分構(gòu)成,本文首先對(duì)這三種算法的原理、步驟和特點(diǎn)等方面進(jìn)行了深入研究,并用matlab程序?qū)λ惴ㄟM(jìn)行了編譯;針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢的特點(diǎn),采用遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,提出利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)進(jìn)行修正處理,并用matlab程序進(jìn)行編譯和仿真。