[发明专利]一种电力系统不良数据的辨识方法及系统在审
| 申请号： | 201810234014.8 | 申请日： | 2018-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN110298369A | 公开（公告）日： | 2019-10-01 |
| 发明（设计）人： | 王磊;马晓忱;黄宇鹏;李强;杨勇;刘益超;安亮亮;康晓华;陈郑平;谢巧云;陈雪净;占震滨;常乃超;张伟;王轶禹;胡静;吴锟 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种电力系统不良数据的辨识方法及系统，包括：将获取的电力系统的网络模型信息和历史数据进行训练，得到神经网络模型；将获取的当前量测数据带入所述神经网络模型得到量测残差；对所述量测残差进行聚类分析，辨识电力系统不良数据的数量和位置信息。本发明避免了传统辨识方法的残差污染和残差淹没的问题，适用于各种类型不良数据的辨识，对存在不良数据的电力系统能准确辨识，提升了不良数据辨识的准确性和应用灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 不良数据 电力系统 辨识 残差 辨识方法及系统 神经网络模型 量测 应用灵活性 聚类分析 历史数据 量测数据 网络模型 淹没 污染 | ||
【主权项】：
1.一种电力系统不良数据的辨识方法，其特征在于，包括：将获取的电力系统的网络模型信息和历史数据进行训练，得到神经网络模型；将获取的当前量测数据带入所述神经网络模型得到量测残差；对所述量测残差进行聚类分析，辨识电力系统不良数据的数量和位置信息。
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