考虑输入量不良数据的发电机动态状态估计方法

《考虑输入量不良数据的发电机动态状态估计方法》是一篇关于电力系统动态状态估计的研究性论文，全文共40页。该文主要探讨了在实际电力系统运行过程中，如何应对输入数据中可能存在的不良数据问题，从而提高发电机动态状态估计的准确性与可靠性。

文章首先介绍了电力系统动态状态估计的基本概念和重要性，指出在现代电力系统中，准确的状态估计对于系统安全、稳定运行具有关键作用。然而，由于测量设备误差、通信干扰或人为操作失误等因素，输入数据中往往存在不良数据，这将直接影响状态估计的结果。

为了解决这一问题，本文提出了一种考虑输入量不良数据的发电机动态状态估计方法。该方法通过引入鲁棒性较强的估计算法，结合数据质量检测机制，能够在存在不良数据的情况下仍然保持较高的估计精度。文中详细描述了算法的实现步骤，并通过仿真试验验证了该方法的有效性。

此外，文章还对不同类型的不良数据进行了分类分析，并讨论了其对状态估计结果的影响。同时，作者提出了相应的数据清洗和异常检测策略，以提升系统的整体性能。研究结果表明，该方法在面对噪声和异常数据时表现出良好的适应性和稳定性。

总体而言，《考虑输入量不良数据的发电机动态状态估计方法》为电力系统状态估计领域提供了一种新的思路和技术手段，具有重要的理论价值和实际应用意义。对于从事电力系统分析、自动化控制及数据处理的相关研究人员来说，这篇文章提供了有价值的参考和借鉴。