基于分区和分区重组的多不良数据辨识

• 作者: 刘建东 李延振
• 来源期刊: 山东轻工业学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 状态估计 不良数据 分区重组
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 65-67
• 页数: 3页
• 分类号: TM74
• 字数: 2154字
• 语种: 中文

摘要

在电力系统状态估计中，存在多个相关不良数据时，对不良数据的辨识就会比较困难，本文通过对电网分区，对不良数据进行了检测，对于存在不良数据的区域，通过区域的重组对不良数据进行了辨识。解决了存在多不良数据时的不良数据辨识问题，使得存在多个不良数据时不良数据辨识及状态估计结果的可靠性大大提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李延振		3	37	1.0	3.0
2	刘建东		2	5	1.0	2.0