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电网参数错误将影响电力系统状态估计的质量,并降低能量管理系统中其他高级应用软件的实用化程度。当存在多个遥测坏数据和参数错误时,如何保证状态估计结果的有效性非常重要。提出了一种电网可疑参数诊断方法,将参数错误和量测错误在信息空间统一建模,根据加权最小二乘方法计算各量测量的百分比残差并通过阈值比较获得可疑测点集合;计算各可疑测点以及可疑支路的相关度指标,针对各可疑支路逐一采用牛顿下山法求解可疑参数的最优估计,并更新参数集。算例仿真结果表明,该方法能够综合考虑网络参数错误和量测数据错误,并且能够适用于多个错误参数并存的情况,有效地提升了参数辨识与诊断的准确度,对于提高电网运行基础数据的质量与电网高级应用的实用化程度发挥了重要作用。 相似文献
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电力大数据是电力发展的重要资源,数据来源于电力生产和电能使用的各个环节。风电运行数据是电力大数据的重要组成部分,随着风电穿透功率的增大,风电数据的采集、处理、分析对风电场运行、控制与并网研究有重要意义。然而,从风电场收集到的大量数据中通常包含异常数据点,这样的异常点给风电功率波动特性、风电功率预测等方面研究带来负面影响。分析了风电场历史运行数据中存在的异常数据的主要来源,并针对该实际问题,采用基于四分位算法的数学模型对异常数据进行识别。在数据缺失的情况下,以可用历史数据为基础,采用基于临近风电场出力模式性的方法和多点三次样条插值方法重构出完整的时间序列。算例分析给出了两种重构方法的重构效果以及各自的适应性,结果表明采用所提出的方法能够有效识别、剔除异常数据并重构缺失数据,对不同风电场有较强的通用性,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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高压直流输电线路电流差动保护受电容电流和数据不同步影响,选择性和速动性不高。通过对高压直流输电线路的故障特征分析发现,在时域平移一端数据,并对比差动电流的大小,可以进行区外故障数据同步的识别。对于区外故障,由于没有故障点注入电流的影响,差流在数据同步时最小,数据不同步时明显增大;对于区内故障,受故障点注入电流的影响,无论数据同步与否,差流的值总是很大。在分布参数模型下构造时域电流差动保护,利用上述差流特征可以获得区外故障实时的数据不同步时间信息,并在时域中实时调节差流和整定门槛,保证了差动保护不因区外故障数据不同步而误动。仿真验证表明所述方法能够可靠快速灵敏地识别高阻故障,不受分布电容影响,并且不需要两端数据严格同步。 相似文献