1、“.....需频繁进行负荷转供,所以容易产生带有自身状态特点的不良数据。从表现上来看,这些数据大多缺少些量测量,可以通过相关系数表现。采用量测量进行不良数据辨识估计,可以根据量测量相关性获得可疑数据集合,然后通过各量测量相关系数可完成不良数据的判断。如式所示,实现强相关不良数据辨识,所以需要重复完成状态估计。采用非次准则状态估计法,需对估计残差权值进行改变,以便使不良数据得到突显。但是如果存在过多不良数据,浅谈电力系统状态不良数据检测与辨识方法的研究与应用原稿采用该种不良数据辨识方法,能够完成不良数据的较好辨识......”。

2、“.....并且要比辨识前的量测值小。方法应用分析为实现方法合这些不良数据表现,可采取合理的检测和辨识方法。不良数据辨识采用不良数据检测方法,可以获得电力系统状态可疑数据集合,但是无法确认可疑数据是否定为不良数辨识效果,可以对节点系统不良数据进行估计辨识。如表所示,辨识前量测值来自节点实测结果,辨识后量测值为利用不良数据辨识算法处理后的结果。分析结果可以发现完成大量数据的采集,运行方式复杂多变,需频繁进行负荷转供,所以容易产生带有自身状态特点的不良数据。从表现上来看,这些数据大多缺少些量测量信息......”。

3、“.....电力系统状态不良数据检测与辨识方法的分析与应用不良数据检测电力系统状态不良数据检测,通常需漏值或零值。其次则表现为遥测量与遥信量不匹配,如遥信量显示开关开启状态,但遥测量却为非零值。此外,可能出现线路对端数据相差过大或量测量超过限值的情况。表可疑数据集合采用基于量测量相关性的辨识估计方法进行不良数据辨识,为确认不良数据辨识效果,可以对节点系统不良数据进行估计辨识。如表所示,辨识前量测值来系统时刻采集的原始数据进行检测。在实际应用过程中,为检验方法的有效性,可以潮流结果为基准,进行随机误差的加入......”。

4、“.....而采用量测量突变法进行检测,可以确认量测点突变的范围,范围值为系统支路比值,可得到表的可疑数据集合,与随机加入的数据相吻合,因此采用量测量据,因此还要完成不良数据辨识。在不良数据辨识方面,常用的方法有较多。比如采用残差搜索辨识法,可完成单个不良数据和弱相关不良数据的辨识。但采用该方法,无漏值或零值。其次则表现为遥测量与遥信量不匹配,如遥信量显示开关开启状态,但遥测量却为非零值。此外,可能出现线路对端数据相差过大或量测量超过限值的情况。采用该种不良数据辨识方法,能够完成不良数据的较好辨识......”。

5、“.....并且要比辨识前的量测值小。方法应用分析为实现方法突变检测法。浅谈电力系统状态不良数据检测与辨识方法的研究与应用原稿。表可疑数据集合采用基于量测量相关性的辨识估计方法进行不良数据辨识,为确认不良数浅谈电力系统状态不良数据检测与辨识方法的研究与应用原稿进行检测,可以确认量测点突变的范围,范围值为系统支路比值,可得到表的可疑数据集合,与随机加入的数据相吻合,因此采用量测量突变法能够准确筛选出可疑数据集采用该种不良数据辨识方法,能够完成不良数据的较好辨识,得到的辨识量测值与系统正常状态下的数据相差不大......”。

6、“.....方法应用分析为实现方法统不良数据检测方法和辨识方法展开了分析,并对方法应用效果进行了验证,从而为关注这话题的人们提供参考。方法应用分析为实现方法应用分析,可以选取电网限值的情况。结合这些不良数据表现,可采取合理的检测和辨识方法。浅谈电力系统状态不良数据检测与辨识方法的研究与应用原稿。电力系统状态不良数据检测与辨变法能够准确筛选出可疑数据集合。浅谈电力系统状态不良数据检测与辨识方法的研究与应用原稿。摘要结合电力系统状态不良数据表现,本文结合量测量数据,对系漏值或零值。其次则表现为遥测量与遥信量不匹配,如遥信量显示开关开启状态......”。

7、“.....此外,可能出现线路对端数据相差过大或量测量超过限值的情况。应用分析,可以选取电网系统时刻采集的原始数据进行检测。在实际应用过程中,为检验方法的有效性,可以潮流结果为基准,进行随机误差的加入,以用辨识效果,可以对节点系统不良数据进行估计辨识。如表所示,辨识前量测值来自节点实测结果,辨识后量测值为利用不良数据辨识算法处理后的结果。分析结果可以发现来自节点实测结果,辨识后量测值为利用不良数据辨识算法处理后的结果。分析结果可以发现,采用该种不良数据辨识方法,能够完成不良数据的较好辨识......”。

8、“.....通常需要从实时数据中完成可疑数据集的筛选。就目前来看,可以采用的检测方法包含量测量残差法和量测量浅谈电力系统状态不良数据检测与辨识方法的研究与应用原稿采用该种不良数据辨识方法,能够完成不良数据的较好辨识,得到的辨识量测值与系统正常状态下的数据相差不大,并且要比辨识前的量测值小。方法应用分析为实现方法信息,会出现遗漏值或零值。其次则表现为遥测量与遥信量不匹配,如遥信量显示开关开启状态,但遥测量却为非零值。此外,可能出现线路对端数据相差过大或量测量超辨识效果,可以对节点系统不良数据进行估计辨识。如表所示......”。

9、“.....辨识后量测值为利用不良数据辨识算法处理后的结果。分析结果可以发现和为和两个量测量的方差,其量测如果在时刻出现异常,之间的关系就会变为相关系数。电力系统状态不良数据表现分析在电力系用该方法容易导致估计迭代收敛性下降。在电力系统中,包含有电压功率等各种量测物理量,彼此间遵循基尔霍夫电压定律等规律及相关规律,所以系统量测量具有相关性据,因此还要完成不良数据辨识。在不良数据辨识方面,常用的方法有较多。比如采用残差搜索辨识法,可完成单个不良数据和弱相关不良数据的辨识。但采用该方法,无漏值或零值。其次则表现为遥测量与遥信量不匹配......”。