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计及坏数据辨识与修正的配电网状态估计
文献摘要：
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.
文献关键词：
配电网;多级辨识;坏数据;状态估计
中图分类号：
作者姓名：
张铄;吴丽珍
作者机构：
兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]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(11):1-5,12
A类：
改进长短期记忆神经网络,多级辨识
B类：
坏数据辨识,辨识与修正,配电网,电网状态估计,异源,数据源,量测数据,估计精度,首要任务,修正方法,新息序列,基于密度,空间应用,DBSCAN,异常数据,仿真平台
AB值：
0.286853
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