一种电力系统杠杆坏数据的处理方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种电力系统杠杆坏数据的处理方法、装置及存储介质，属于电力系统数据处理技术领域；方法包括步骤：计算电力系统的量测误差分量的近似比；根据近似比得到电力系统量测的修正权重；根据修正权重建立杠杆坏数据辨识模型；根据杠杆坏数据辨识模型得到量测的估计误差；根据估计误差得到坏数据的修正值。本发明专利技术通过计算得到的近似比得到修正权重，并通过修正权重建立杠杆坏数据辨识模型，并通过杠杆坏数据辨识模型得到量测的估计误差，通过估计误差来得到坏数据的修正值，从而对坏数据进行修正，提高了电力系统杠杆坏数据处理的准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
一种电力系统杠杆坏数据的处理方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术主要涉及电力系统数据处理
，具体涉及一种电力系统杠杆坏数据的处理方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]电力系统规模越大，所涵盖的量测仪表多，仪表的精度千差万别，使得不同量测的误差各有不同，加之量测之间的拓扑相关性，不良数据之间呈现较为明显的杠杆特性、多相关性和一致性。如何准确确定不同质量的量测的权重，克服量测误差之间的相互影响，是状态估计亟待解决的关键问题。
[0003]对于杠杆量测，研究学者从定性和定量两个角度给出了其定义。杠杆量测的定性定义，是将相邻支路数较多的注入量测和支路参数与其它支路相比较大的传输型量测作为杠杆量测，但是未给出到底相邻支路数多到什么程度、支路参数差别大到什么程度才算是达到杠杆量测的标准，所以只能大概地判断是否属于可疑杠杆量测；而定量的定义，则是通过计算量测的马氏距离，若马氏距离大于某个阈值，则认为该量测为杠杆量测，虽然定量方法可以准确识别杠杆量测，但该杠杆量测所含误差是多大，还未能有非常有效的辨识方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种电力系统杠杆坏数据的处理方法、装置及存储介质。
[0005]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种电力系统杠杆坏数据的处理方法，包括如下步骤：
[0006]计算电力系统的量测误差分量的近似比；
[0007]根据所述近似比得到电力系统量测的修正权重；
[0008]根据所述修正权重建立杠杆坏数据辨识模型；
[0009]根据所述杠杆坏数据辨识模型得到量测的估计误差；
[0010]根据所述估计误差得到坏数据的修正值。
[0011]本专利技术的有益效果是：通过计算得到的近似比得到修正权重，并通过修正权重建立杠杆坏数据辨识模型，并通过杠杆坏数据辨识模型得到量测的估计误差，通过估计误差来得到坏数据的修正值，能够直接得到较为准确的估计误差，从而对坏数据进行修正，提高了电力系统杠杆坏数据处理的准确性。
[0012]在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。
[0013]进一步，所述计算电力系统的量测误差分量的近似比，具体为：
[0014]根据第一式计算电力系统的量测误差分量的近似比，所述第一式为：
[0015][0016]其中，e为电力系统量测的误差向量实际值，e
i
和e
j
分别为e的第i个和第j个元素，e
U
和e
D
为量测误差e的两个分量，e
i,U
为e
U
的第i个元素，e
i,D
为e
D
的第i个元素，K为投影算子，K＝(H
T
WH)
‑
1 H
T
W，K
i
为K的第i行，K
ii
为K的第i行和第i列位置的元素值，K
ij
为K的第i行和第j列位置的元素值，H为量测雅可比矩阵，W为权重矩阵m为量测总数，σ
i
为第i(i＝1,2,
…
,m)个量测的标准差，i、j为索引号。
[0017]采用上述进一步方案的有益效果是：结合投影算子K并通过对误差e的两个分量e
U
和e
D
中的各个元素进行求和，来得到误差分量的近似比，提高后续处理数据的准确性。
[0018]进一步，所述根据所述近似比得到电力系统量测的修正权重，具体为：
[0019]根据第二式和所述近似比得到电力系统量测的修正权重，所述第二式为：
[0020][0021]其中，为电力系统量测的第i个修正权重，κ
i
为所述近似比，w
i
分别为电力系统量测的第i个原始权重，
[0022]采用上述进一步方案的有益效果是：利用近似比来得到电力系统量测的修正权重，从而通过修正权重来建立杠杆坏数据辨识模型。
[0023]进一步，所述根据所述修正权重建立杠杆坏数据辨识模型，具体为：
[0024]所述杠杆坏数据辨识模型为：
[0025]其中，r
i
为电力系统量测的第i个残差，r
i
＝z
i
‑
h
i
(x)，h
i
(x)为电力系统状态变量，z
i
为电力系统的第i个量测。
[0026]进一步，所述根据所述杠杆坏数据辨识模型得到量测的估计误差，具体为：
[0027]基于所述所述杠杆坏数据辨识模型得到电力系统量测的正则化残差；
[0028]根据第三式和所述正则化残差得到量测的估计误差，所述第三式为：
[0029][0030]其中，为电力系统量测的估计误差，r
iN
为电力系统量测的第i个正则化残差，
[0031]采用上述进一步方案的有益效果是：通过杠杆坏数据辨识模型自动、快速地获得
正则化残差，并通过正则化残差得到较为准确的估计误差。
[0032]进一步，所述根据所述估计误差得到坏数据的修正值，具体为：
[0033]根据第四式和所述估计误差得到坏数据的修正值，所述第四式为：
[0034][0035]其中，为修正值，z
i
为电力系统的第i个量测，为电力系统量测的估计误差。
[0036]采用上述进一步方案的有益效果是：通过估计误差来得到坏数据的修正值，通过修正值来对坏数据进行纠正。
[0037]本专利技术解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种电力系统杠杆坏数据的处理装置，包括：
[0038]近似比计算模块，用于计算电力系统的量测误差分量的近似比；
[0039]权重计算模块，用于根据所述近似比得到电力系统量测的修正权重；
[0040]模型建立模块，用于根据所述修正权重建立杠杆坏数据辨识模型；
[0041]误差计算模块，用于根据所述杠杆坏数据辨识模型得到量测的估计误差；
[0042]修正模块，用于根据所述估计误差得到坏数据的修正值。
[0043]本专利技术解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种电力系统杠杆坏数据的处理装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的电力系统杠杆坏数据的处理方法。
[0044]本专利技术解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的电力系统杠杆坏数据的处理方法。
附图说明
[0045]图1为本专利技术实施例提供的电力系统杠杆坏数据的处理方法的流程示意图；
[0046]图2为本专利技术实施例提供的电力系统杠杆坏数据的处理方法的另一流程示意图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力系统杠杆坏数据的处理方法，其特征在于，包括如下步骤：计算电力系统的量测误差分量的近似比；根据所述近似比得到电力系统量测的修正权重；根据所述修正权重建立杠杆坏数据辨识模型；根据所述杠杆坏数据辨识模型得到量测的估计误差；根据所述估计误差得到坏数据的修正值。2.根据权利要求1所述的电力系统杠杆坏数据的处理方法，其特征在于，所述计算电力系统的量测误差分量的近似比，具体为：根据第一式计算电力系统的量测误差分量的近似比，所述第一式为：其中，e为电力系统量测的误差向量实际值，e
i
和e
j
分别为e的第i个和第j个元素，e
U
和e
D
为量测误差e的两个分量，e
i,U
为e
U
的第i个元素，e
i,D
为e
D
的第i个元素，K为投影算子，K＝(H
T
WH)
‑1H
T
W，K
i
为K的第i行，K
ii
为K的第i行和第i列位置的元素值，K
ij
为K的第i行和第j列位置的元素值，H为量测雅可比矩阵，W为权重矩阵m为量测总数，σ
i
为第i(i＝1,2,
…
,m)个量测的标准差，i、j为索引号。3.根据权利要求2所述的电力系统杠杆坏数据的处理方法，其特征在于，所述根据所述近似比得到电力系统量测的修正权重，具体为：根据第二式和所述近似比得到电力系统量测的修正权重，所述第二式为：其中，为电力系统量测的第i个修正权重，κ
i
为所述近似比，w
i
分别为电力系统量测的第i个原始权重，4.根据权利要求3所述的电力系统杠杆坏数据的处理方法，其特征在于，所述根据所述修正权重建立杠杆坏数据辨识模型，具体为：所述杠杆坏数据辨识模型为：其中，r
i
为电力系统量测的第i个残差，r
i
＝z
i
‑
h
i
(x)，h
i
(x)为电力系统状态变量，z
i
为电力系统的第i个量测。5.根据权利要求4所述的电力系统杠杆坏数据的处理方法，其特征在于，所述根据所述
杠杆坏数据辨识模型得到量测的估计误差，具体为：基于所述所述杠杆坏数据辨识模型得到电力系统量...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘阳升，何慧，范兴明，吴军科，谢兴，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：