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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于机理模型的电力系统异常数据检测方法，包括以下步骤：S1.构建电网数学模型，刻画交流环境下电力系统状态量和量测量的关系，根据电力系统相邻两次时间间隔的采样数据，计算节点的有功和无功的功率方程增量，推导出电力系统状态转移矩阵函数；S2.设计扩展卡尔曼滤波器，将步骤S1中的状态转移矩阵函数进行泰勒展开，只保留一次项，得到扩展卡尔曼滤波；S3.执行异常检测，先使用最小二乘法处理数据，再使用步骤S2中的扩展卡尔曼滤波器处理数据，最后比较数据，若差值小于等于检测阈值代表不存在异常，否则代表存在异常。本方法可以有效应对电力系统的非线性特征，有效检测异常数据，大大提高电力系统的安全性和稳定性。
主权项：1.一种基于机理模型的电力系统异常数据检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建电网数学模型，刻画交流环境下电力系统的状态量和量测量之间的关系，根据电力系统相邻两次时间间隔的采样数据，计算节点的有功和无功的功率方程的增量，进而推导出电力系统的状态转移矩阵函数；S2.设计扩展卡尔曼滤波器，将所述步骤S1中的状态转移矩阵函数进行泰勒展开，只保留一次项，得到扩展卡尔曼滤波；S3.执行异常检测，具体步骤包括S31、S32和S33；S31.使用最小二乘法处理电力系统数据；S32.使用所述步骤S2中的扩展卡尔曼滤波器处理电力系统数据；S33.比较步骤S31和步骤S32中的两种数据，若二者之差小于等于检测阈值则代表不存在异常，否则代表存在异常，表达式为 其中，为扩展卡尔曼滤波器处理所得的估计状态，为最小二乘法处理所得的估计状态，τ为检测阈值。
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权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于机理模型的电力系统异常数据检测方法
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