电力系统不良和错误数据的检测辨识与修正研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 1 绪论 | 第13-20页 |
| ·电力系统不良和错误数据的定义及来源 | 第13页 |
| ·电力系统不良和错误数据检测辨识与修正的意义 | 第13-14页 |
| ·电力系统不良数据检测辨识的研究现状 | 第14-17页 |
| ·基于状态估计的不良数据的检测辨识 | 第14-15页 |
| ·基于数据挖掘的不良数据的检测辨识 | 第15-17页 |
| ·电力系统不良数据修正的研究现状 | 第17-18页 |
| ·错误遥信数据检测辨识与修正的研究现状 | 第18-19页 |
| ·论文的主要工作 | 第19-20页 |
| 2 数据挖掘理论 | 第20-30页 |
| ·BP神经网络 | 第20-23页 |
| ·BP网络的结构 | 第20-21页 |
| ·BP算法的原理 | 第21页 |
| ·BP算法的步骤 | 第21-22页 |
| ·BP网络的设计 | 第22-23页 |
| ·聚类分析 | 第23-26页 |
| ·聚类的概念 | 第23页 |
| ·聚类方法分类 | 第23-25页 |
| ·k-平均聚类 | 第25-26页 |
| ·间隙统计算法(GSA) | 第26-29页 |
| ·间隙统计算法的优点 | 第26-27页 |
| ·间隙统计算法的思想 | 第27-28页 |
| ·间隙统计算法的过程 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 不良数据的检测辨识与修正 | 第30-47页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·不良数据的检测辨识 | 第30-42页 |
| ·GSA改进算法的思想及证明 | 第30-32页 |
| ·GSA改进算法的计算过程及流程图 | 第32-34页 |
| ·GSA改进算法的优点 | 第34页 |
| ·不良数据检测辨识的仿真 | 第34-42页 |
| ·不良数据的修正 | 第42-46页 |
| ·不良数据修正的方法 | 第42-44页 |
| ·不良数据修正的仿真 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 错误数据的检测辨识与修正 | 第47-57页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·错误数据的分类及建模分析 | 第47-49页 |
| ·错误数据的分类 | 第48页 |
| ·错误数据的建模分析 | 第48-49页 |
| ·错误数据检测辨识与修正的方法 | 第49-52页 |
| ·基于遥测量的逻辑运算法 | 第49-50页 |
| ·基于遥测量的逻辑运算法的流程图 | 第50-52页 |
| ·错误数据检测辨识与修正的仿真 | 第52-56页 |
| ·遥测量正常但遥信量发生错误时的仿真 | 第52-53页 |
| ·不良数据不是潮流数据时遥信量发生错误的仿真 | 第53-54页 |
| ·不良数据是潮流数据时遥信量发生错误的仿真 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 算例仿真 | 第57-78页 |
| ·仿真数据及数据预处理 | 第57-60页 |
| ·仿真数据 | 第57-58页 |
| ·数据预处理 | 第58-60页 |
| ·不良数据检测辨识的仿真 | 第60-69页 |
| ·正常数据的仿真 | 第60-62页 |
| ·单个不良数据的检测辨识 | 第62-64页 |
| ·多个不相关不良数据的检测辨识 | 第64-67页 |
| ·多个相关不良数据的检测辨识 | 第67-69页 |
| ·不良数据修正的仿真 | 第69-74页 |
| ·单个电压不良数据的修正 | 第70页 |
| ·多个不相关潮流不良数据的修正 | 第70-72页 |
| ·多个相关不良数据的修正 | 第72-74页 |
| ·错误数据检测辨识与修正的仿真 | 第74-77页 |
| ·遥测量正常时遥信量发生错误的仿真 | 第74-75页 |
| ·不良数据不是潮流数据时遥信量发生错误的仿真 | 第75页 |
| ·不良数据是潮流数据时遥信量发生错误的仿真 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 6 结论 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 附录 | 第85页 |
