研究与开发
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计及坏数据辨识与修正的配电网状态估计
张铄, 吴丽珍
兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州 730050
Distribution network state estimation considering bad data identification and correction
ZHANG Shuo, WU Lizhen
College of Electrical and Information Engineering, Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050
摘要 配电网中多种量测设备所采集的异构异源数据共同构成了用于状态估计的数据源,对量测数据的深度辨识是提升状态估计精度的首要任务。本文提出一种针对量测数据中坏数据的辨识修正方法,首先运用新息序列和基于密度的含噪声空间应用聚类（DBSCAN）算法进行初级辨识,然后根据量测数据的时间惯性进行二次辨识,最后采用改进长短期记忆神经网络（LSTM）算法对异常数据进行修正,并搭建仿真平台分析了所提方法的有效性。
关键词 ：
配电网 ,
多级辨识 ,
坏数据 ,
状态估计
Abstract ：Heterogeneous data collected by a variety of measurement devices in the distribution network constitute the data source for state estimation. Depth identification of measurement data is the primary task to improve the accuracy of state estimation. In this paper, an identification and correction method for bad data in measured data is proposed. The method firstly uses primary identification based on new information sequence and density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) method, and then performs secondary identification according to the time inertia of measured data. Finally, the modified long-short term memory (LSTM) algorithm is used to correct the abnormal data. A simulation platform is built to verify the effectiveness of the proposed method.
Key words ：
distribution network
multistage identification
bad data
state estimation
收稿日期: 2022-07-11
基金资助: 国家自然科学基金项目（62063016）; 甘肃省科技计划（20JR10RA177）
作者简介 : 张 铄（1999—）,男,硕士研究生,研究方向为配电网状态估计。
引用本文:
张铄, 吴丽珍. 计及坏数据辨识与修正的配电网状态估计[J]. 电气技术, 2022, 23(11): 1-5.
ZHANG Shuo, WU Lizhen. Distribution network state estimation considering bad data identification and correction. Electrical Engineering, 2022, 23(11): 1-5.
链接本文:
http://dqjs.cesmedia.cn/CN/Y2022/V23/I11/1
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