基于模糊等价矩阵聚类分析的不良数据辨识.pdf

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1、第39卷第21期电力系统保护与控制Vb1_39NO．212011年l1月1日PowerSystemProtectionandControlN0V．1。2011基于模糊等价矩阵聚类分析的不良数据辨识蒋德珑，王克文，王祥东(1．郑州大学电气工程学院，河南郑州450001；2．71781部队，河南洛阳471100)摘要：采用模糊数学的方法来辨识电力系统实时运行数据中的不良数据。利用基于模糊等价矩阵的聚类分析方法，以标准残差和相邻采样时刻的量测量差值作为特征值，通过寻找最佳阈值，对量测项目进行动态聚类，根据个别已知的良数据和“数以类聚

2、，，的原则，得到全良数据的分类，进而辨识出不良数据。最后分别对传统算例模型和某地区电网实时数据进行仿真分析，表明该方法能快速准确的辨识出不良数据，有效避免残差污染和残差淹没现象，更适合实际电网的计算要求。关键词：电力系统；不良数据辨识；模糊等价矩阵；聚类分析；传递闭包Clusteringmethodoffuzzyequivalencematrixtobad—datadetectionandidentificationJIANGDe．1ong，一，WANGKe．wen，WANGXiang．dong(1．SchoolofElect

3、ricalEngineering，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450001，China；2．No．71781Unit，Luoyang471100，China)Abstract：FuzzymathematicsmethodiSusedtoidentithebad-datainpowersystemreal-timedata．Byuseofclusteringanalysismethodbasedonfuzzyequivalencematrix．andregardingthenormalizedres

4、idualdifferenceandthediferencevaluebetweenadjacentsamplingtimesdataastheeigenvalues，measureditemsareclustereddynamicallybysearchingthebestthresholdvalue．Accordingtoindividualgivengood．dataand‘likeattractslike’principle，thegood．datasetwillbefound．andthusthebad-datawi

5、llbeidentified．Finally．thetraditionalinstancemodelandpowersystemrea1．timedatainsomeplacearesimulatedrespectively．Theresultsshowthattheproposedmethodnotonlycanidentifythebad．dataquicklyandexactly．butalsocanavoidresidualpollutionandresidualsubmersioneffectively．ItiSbe

6、Rertobeusedintheactualpowersystems．Kevwords：powersystem；bad．dataidentification；fuzzyequivalencematrix；clusteranalysis；transitiveclosure中图分类号：TM712文献标识码：A文章编号：1674-3415(2011)21-0001-06数据。文献[7—9]在不良数据处理过程中引入GSA0引言算法，并提出利用肘形判据判断最佳聚类个数，得电力系统不良数据的检测与辨识是电力系统状到了较好的检测效果。另外，

7、运用抗差估计理论处态估计的重要功能之一，其目的在于排除量测采样理不良数据，也是目前不少学者研究的课题【J儿J。数据中偶然出现的少量不良数据，提高状态估计的自从美国著名控制论专家、加利福尼亚大学可靠性【JJ。迄今为止，国内外用于不良数据检测与L．A．Zadeh教授于1965年建立模糊集理论，模糊数辨识的方法主要有目标函数极值检测法、加权或标学已在实践中证明是现代智能技术中最重要的技术准化残差检测法、量测量突变检测法、残差搜索法、之一，是处理不确定性问题的有效方法，在电力系非二次准则法和估计辨识法等【21。这些方法的缺点统中也有广

8、泛的应用前景。利用模糊数学理论对是很可能出现残差污染和残差淹没现象，从而引起不良数据进行处理是一种有效的尝试，但其在具体不良数据的误检和漏检。实施过程中仍有许多课题需要研究。近年来，许多学者尝试用新理论解决不良数据本文利用基于模糊等价矩阵的动态聚类分析方的处理问题，将很多新方