基于模糊聚类分析的分层估计算法在DTS中的应用

• 作者: 杨峰 董朝霞
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 调度员培训仿真系统 分层状态估计 不良数据 模糊聚类分析
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 所属期刊栏目: 工程应用
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: TM734|TM743
• 字数: 4991字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2004.12.017

摘要

为了建立调度员培训仿真(DTS)系统逼真的培训初始条件,需要获取EMS/SCADA系统状态估计的结果.文中分析了状态估计的研究现状和模糊聚类分析法在辨识不良数据方面的应用,提出了基于模糊聚类分析的分层估计算法,即先在厂站级对量测数据进行检测和模糊聚类辨识,根据隶属度的大小辨识出不良数据和对不良数据进行重新估计,再进行全网状态估计.该算法将厂站估计与全网估计加以协调,较好地解决了多相关不良数据的辨识及整体式状态估计中的残差污染问题,并成功应用于河南电网DTS系统中,提供了良好的数据基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董朝霞	华中科技大学水电与数字化工程学院	43	467	14.0	20.0
2	杨峰	华中科技大学水电与数字化工程学院	38	590	9.0	23.0