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随着数字化技术在电力系统中的广泛应用及对电力系统运行可靠性要求的不断提高,不良数据的辨识显得越来越重要.目前广泛应用的状态估计法,存在残差污染等缺点.论文研究了建立在神经网络和聚类分析基础上的GSA不良数据辨识算法,该算法运用神经网络完成对测量数据的预处理,然后由GSA算法对聚类分析后的结果进行判断,完成不良数据的辨识.论文借助Matlab及C语言对GSA算法进行了仿真,通过一个具体的网络不良数据辨识将此算法与状态估计算法进行了比较,验证了该算法的有效性及实用性,有效地避免了不良数据的漏检、误检. 相似文献
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电力市场是一个不完全竞争的寡头垄断市场,研究竞价策略对发电商非常重要.市场中的独立发电商往往会采用合理的竞价策略来获得最大收益.该文根据联营模式下电力市场的特点,利用供给函数模型来模拟发电商的策略行为,给出了市场均衡解.此外,还分析了分段报价、需求弹性等因素对发电商均衡策略的影响.仿真算例说明了该方法的合理性和可操作性. 相似文献