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基于样条与核密度函数的不良负荷数据辨识方法研究

基于样条与核密度函数的不良负荷数据辨识方法研究

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作者：王鹏举重庆大学

学位级别：硕士

负荷曲线数据指的是测量仪表在一定的时间间隔内在电能发送端和用户终端所记录的电能损耗。负荷曲线数据是电力系统的“心跳图”，是进行电力系统各种分析与应用的数据基础。智能电网的两个重要特征——在干扰事件下的系统自愈性与用户... 详细信息

负荷曲线数据指的是测量仪表在一定的时间间隔内在电能发送端和用户终端所记录的电能损耗。负荷曲线数据是电力系统的“心跳图”，是进行电力系统各种分析与应用的数据基础。智能电网的两个重要特征——在干扰事件下的系统自愈性与用户侧需求管理的交互性都需要负荷数据，有效的负荷数据对于智能电网的运行与管理具有关键性的支持作用。因此，对负荷曲线数据的分析将极大地改善电力系统的日常经营管理、系统分析、系统可视化、系统可靠性、电网节能和规划的适用水平。在本文中，运用非参数回归方法来检测不良负荷数据，采用逐点的置信区间作为不良数据的检测标准，并基于相似日负荷曲线聚类对不良数据进行矫正。本文的主要内容如下：针对文献B样条辨识方法在处理大规模负荷数据时效率低的现象，提出了基于端点和局部极值点的节点向量形成策略，以一部分特征点代替整体的负荷数据点来构造节点向量，在不影响辨识效果的前提下降低数据的规模。同时，在样条辨识方法中引入了多平滑参数，通过权衡拟合度与平滑度的关系，提高样条函数对于波动幅度较小的不良数据的灵敏度。针对目前核密度辨识方法在曲线首端出现的扰动现象，基于自适应原理提出了改进的非参数核回归辨识方法。即在固定窗宽的基础上引入局部窗宽参数，通过局部窗宽的控制作用，改善在负荷曲线首端出现的误辨识现象。上述改进方法的自适应性强、稳定性好、受误差要求及数据分布的影响较低，可以通过改变相应参数对不良负荷数据进行有效地检测和定位。实际算例表明，计算的速度和精度得到了有效的改善。最后提出了基于聚类分析的不良负荷数据校正方法，通过提取相似日负荷曲线中的正常数据作为矫正值，改善了不良负荷数据的校正效果。

关键词：负荷曲线样条辨识核密度辨识聚类矫正

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