隨著信息技術(shù)的發(fā)展,智能電網(wǎng)成為了各國電網(wǎng)公司關(guān)注的焦點(diǎn),智能電網(wǎng)集發(fā)電、輸電以及配電于一體,通過自動化及信息化的優(yōu)勢,可實(shí)現(xiàn)自動監(jiān)控、診斷以及修復(fù),工作效率得到了大幅度提升。目前智能電網(wǎng)在國內(nèi)得到了大規(guī)模應(yīng)用,然而智能電網(wǎng)對配網(wǎng)數(shù)據(jù)的正確性要求非常高,需要識別其中的不良數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理,提升服務(wù)穩(wěn)定度以及供電質(zhì)量,這也是選擇研究配網(wǎng)不良數(shù)據(jù)辨識系統(tǒng)的原因。不良數(shù)據(jù)的辨識在電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中扮演不可或缺的角色,由于電表測量數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇刂浦行臅r(shí)可能造成數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或遺失,某些遙測結(jié)果可能遠(yuǎn)離實(shí)際值等以及一些其他的客觀因素存在,因此數(shù)據(jù)變得不精確且不可靠,在實(shí)際情況中,通過儀表等設(shè)備所采集到的信息不能直接用來判斷系統(tǒng)狀態(tài),其量測量數(shù)據(jù)可能包含不良數(shù)據(jù),不良數(shù)據(jù)檢測的目的在于排除少數(shù)的不良數(shù)據(jù),達(dá)到提高狀態(tài)估計(jì)的可靠性。不良數(shù)據(jù)的辨識大多數(shù)是采用殘差類方法,該類方法對于不良數(shù)據(jù)的辨識效果顯著,但同時(shí)也存在殘差污染等弊端。本文采用了殘差靈敏度矩陣來判別測量值彼此之間相互作用的可能性,避免多個(gè)相互作用不良數(shù)據(jù)情景下誤判的情況發(fā)生,也能提高狀態(tài)估計(jì)中多個(gè)相互作用的不良數(shù)據(jù)辨識的正確率;再利用遺傳... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

J2EE體系結(jié)構(gòu)

（2）系統(tǒng)的易用性提升供電公司員工采取措施，如自動檢測輸入的信息、統(tǒng)一的界面風(fēng)格和提供操作提示等等，從多方面提升易用性，以便供電公司員工熟悉系統(tǒng)。（3）權(quán)限管理準(zhǔn)確劃分簡單來說，管理員負(fù)責(zé)維護(hù)系統(tǒng)安全，供電公司員工主要使用不良數(shù)據(jù)辨識相關(guān)功能，用戶只能使用實(shí)際需求的內(nèi)容，不能越權(quán)，這樣才能保障不良數(shù)據(jù)辨識系統(tǒng)的安全性。（4）完善相關(guān)功能不良數(shù)據(jù)辨識需要滿足包括不良數(shù)據(jù)辨識、配電數(shù)據(jù)和辨識結(jié)果管理等相關(guān)系統(tǒng)功能，通過完善相關(guān)功能，才能通過業(yè)務(wù)邏輯達(dá)成需求功能。（5）需提供不同的不良數(shù)據(jù)辨識方法系統(tǒng)存在兩者不良數(shù)據(jù)辨識方法，一種采用設(shè)置閾值的方法，不在閾值范圍內(nèi)時(shí)可自動識別，并提示，一種使用不良數(shù)據(jù)辨識算法，自動識別不良數(shù)據(jù)。實(shí)用配網(wǎng)不良數(shù)據(jù)處理平臺從技術(shù)方面借助于計(jì)算機(jī)技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)；從實(shí)現(xiàn)原理上是基于實(shí)用配網(wǎng)不良數(shù)據(jù)的處理方法。其實(shí)現(xiàn)原理圖如下圖：

第三章 不良數(shù)據(jù)辨識系統(tǒng)需求分析務(wù)流程分析于不良數(shù)據(jù)辨識系統(tǒng)而言，核心在于識別配電數(shù)據(jù)中的不良數(shù)據(jù)，下：1）從電力公司配電系統(tǒng)中獲取配電數(shù)據(jù)，可采用兩種方式，一種e 方法，其采用數(shù)據(jù)共享方式，一種為數(shù)據(jù)導(dǎo)入方式，可通過 Exce添加。2）獲取到配電數(shù)據(jù)后，調(diào)用不良數(shù)據(jù)辨識方法，通過算法可獲得不3）可將不良數(shù)據(jù)列表導(dǎo)出到 Excel 文件中，便于日常工作中使用，過 JXL 插件使用。 3-1 對不良數(shù)據(jù)辨識系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行了說明。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電變壓器不良數(shù)據(jù)辨識[J]. 徐中一,劉遠(yuǎn)龍.  供用電. 2018(06)
[2]基于特征聚類分析的大規(guī)模發(fā)電數(shù)據(jù)異常辨識方法[J]. 李智勇,周劍,俞蕙,郭少青.  南方能源建設(shè). 2018(01)
[3]基于量測量突變檢測與拓?fù)浼s束協(xié)同的不良數(shù)據(jù)檢測[J]. 崔英男,王勇.  上海電力學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(01)
[4]一種實(shí)用的不良數(shù)據(jù)檢測與辨識方法[J]. 史豪杰.  廣東電力. 2017(11)
[5]基于負(fù)荷預(yù)測與關(guān)聯(lián)規(guī)則修正的不良數(shù)據(jù)辨識方法[J]. 王海云,田莎莎,張?jiān)亳Y,陳茜,盧志剛.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2017(23)
[6]含有歷史不良數(shù)據(jù)的電力負(fù)荷預(yù)測研究[J]. 楊慧霞,鄧迎君,劉志斌,姚睿.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2017(15)
[7]引入改進(jìn)模糊C均值聚類的負(fù)荷數(shù)據(jù)辨識及修復(fù)方法[J]. 孔祥玉,胡啟安,董旭柱,曾意,吳爭榮.  電力系統(tǒng)自動化. 2017(09)
[8]基于Oracle數(shù)據(jù)庫電信CRM經(jīng)營分析系統(tǒng)的性能優(yōu)化[J]. 王春梅,陳學(xué)明.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2015(03)
[9]基于分層分類的J2EE應(yīng)用系統(tǒng)異常處理方法[J]. 王延翔,楊金民.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2015(03)
[10]基于Oracle 10G管網(wǎng)屬性數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)[J]. 胡守紅.  油氣田地面工程. 2014(10)

碩士論文
[1]電力系統(tǒng)中的不良數(shù)據(jù)辨識和修正方法研究[D]. 薛璐璐.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2017
[2]基于改進(jìn)FCM算法的不良負(fù)荷數(shù)據(jù)辨識及修復(fù)方法[D]. 胡啟安.天津大學(xué) 2017



本文編號：3529332