基于模糊等价矩阵聚类分析的不良数据辨识

• 作者: 王克文 王祥东 蒋德珑
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 不良数据辨识 模糊等价矩阵 聚类分析 传递闭包
• 年，卷（期）: 2011,（21）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 1-6,11
• 分类号: TM712
• 字数: 4243字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2011.21.001

摘要

采用模糊数学的方法来辨识电力系统实时运行数据中的不良数据.利用基于模糊等价矩阵的聚类分析方法,以标准残差和相邻采样时刻的量测量差值作为特征值,通过寻找最佳阈值,对量测项目进行动态聚类,根据个别已知的良数据和“数以类聚”的原则,得到全良数据的分类,进而辨识出不良数据.最后分别对传统算例模型和某地区电网实时数据进行仿真分析,表明该方法能快速准确的辨识出不良数据,有效避免残差污染和残差淹没现象,更适合实际电网的计算要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王克文	郑州大学电气工程学院	82	726	15.0	22.0
2	王祥东	郑州大学电气工程学院	2	31	2.0	2.0