| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 状态估计的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 不良数据辨识的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文所做工作 | 第15-17页 |
| 第2章 最大可观集的求取与电网分区方案的制定 | 第17-27页 |
| 2.1 最大可观集的求取 | 第17-21页 |
| 2.1.1 系数矩阵法的概述 | 第17-20页 |
| 2.1.2 基于PMU量测的等效变换 | 第20-21页 |
| 2.2 基于节点关联度的电网分区 | 第21-23页 |
| 2.3 算例仿真与分析 | 第23-26页 |
| 2.3.1 求取最大可观集的仿真结果 | 第23-24页 |
| 2.3.2 电网分区的仿真结果 | 第24-25页 |
| 2.3.3 分区原则的合理性分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于最大可观集的不良数据辨识方法 | 第27-43页 |
| 3.1 分布式状态估计的计算模型 | 第27-28页 |
| 3.2 基于黑板模型的多代理系统框架 | 第28-31页 |
| 3.2.1 多代理的基本概念与特点 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于黑板模型的多代理系统 | 第29-31页 |
| 3.3 不良数据辨识与修正代理的功能实现 | 第31-34页 |
| 3.3.1 量测间的线性关系 | 第32-33页 |
| 3.3.2 不良数据辨识方法 | 第33-34页 |
| 3.4 基于最大可观集的不良数据辨识的基本步骤与流程图 | 第34页 |
| 3.5 算例仿真与分析 | 第34-42页 |
| 3.5.1 不良数据处理方法的有效性测试 | 第35-39页 |
| 3.5.2 分区状态估计计算结果的快速性和准确性测试 | 第39-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于关联规则修正的不良数据辨识方法 | 第43-63页 |
| 4.1 数据的存储 | 第43-44页 |
| 4.2 基于回归分析与频域分解的注入功率短期预测模型 | 第44-48页 |
| 4.2.1 总负荷在频域上的分解 | 第44-46页 |
| 4.2.2 回归分析预测法概述 | 第46-48页 |
| 4.3 温度与节点注入功率间相关性建模 | 第48-50页 |
| 4.4 节点注入功率预测值的修正 | 第50-52页 |
| 4.4.1 基于关联规则的修正 | 第50-51页 |
| 4.4.2 基于特殊断面的修正 | 第51-52页 |
| 4.5 基于关联规则修正的不良数据辨识 | 第52-53页 |
| 4.6 算例仿真与分析 | 第53-62页 |
| 4.6.1 算例背景 | 第53-55页 |
| 4.6.2 数据分析 | 第55-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
