应用证据融合和禁忌搜索的不良数据检测与辨识研究



应用证据融合和禁忌搜索的不良数据检测与辨识研究

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应用证据融合和禁忌搜索的不良数据检测与辨识研究

论文目录
摘要	第1-3页
Abstract	第3-7页
第1章绪论	第7-12页
· 课题的研究意义	第7-8页
· 电力系统状态估计的国内外研究现状	第8-10页
· 本文的主要工作	第10-12页
第2章电力系统状态估计与不良数据辨识	第12-23页
· 电力系统状态估计的定义与功能	第12-14页
· 电力系统状态估计的定义	第12-13页
· 电力系统状态估计程序实现的功能	第13-14页
· 状态估计常用的算法	第14-18页
· 基本加权最小二乘法	第14-16页
· P-Q 快速分解法	第16-18页
· 不良数据检测与辨识方法	第18-21页
· 残差方程	第19-20页
· 常用不良数据检测方法	第20页
· 常用不良数据辨识方法	第20-21页
· 状态估计的计算流程	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
第3章基于证据融合的量测关联度在多不良数据辨识中的应用	第23-38页
· 影响量测关联度的三个证据	第23-27页
· 电气距离	第23-25页
· 基于广度优先搜索的节点相关系数	第25-26页
· 系统的灵敏度分析	第26-27页
· D-S 证据理论分析	第27-29页
· 基本定义	第28页
· D-S 合成法则	第28-29页
· 对不确定证据的折扣处理	第29页
· 模糊聚类分析	第29-31页
· 证据融合后的量测关联度和不良数据辨识步骤	第31-32页
· 算例分析	第32-37页
· 量测关联度小的多不良数据辨识	第32-34页
· 量测关联度大的多不良数据辨识	第34-37页
· 本章小结	第37-38页
第4章基于Tabu 搜索的小潮流量测估计	第38-55页
· 状态估计数据粗检	第38-39页
· 广度优先搜索	第39-40页
· 标准残差在残差方程中的应用	第40-43页
· 数学描述	第40-41页
· 小潮流量测误差的影响	第41-42页
· 标准化残差rN 反映出来的问题	第42-43页
· 基于Tabu 搜索的小潮流量测估计	第43-47页
· Tabu 搜索算法描述	第43-46页
· 小潮流量测估计步骤	第46-47页
· 算例仿真	第47-54页
· 大潮流集合满足可观测性条件下的估计仿真	第47-50页
· 大潮流集合不满足可观测性条件下的估计仿真	第50-54页
· 本章小结	第54-55页
结论	第55-57页
参考文献	第57-62页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第62-63页
致谢	第63-64页
作者简介	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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