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基于低秩矩阵分解在母线中应用
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2017-12-26
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母线负荷分析与预测对电力系统的安全稳定具有重要意义。目前我国采集到的母线负荷数据中含有较多且类型不同的坏数据，给母线负荷的分析的准确性与预测的精确性带来较大影响。文中提出了一种基于低秩矩阵分解的母线坏数据辨识与修复方法。从母线数据本身出发，首先分析了母线数据的低秩特性，研究不同类型坏数据产生的原因；然后建立了一种基于低秩矩阵分解的母线坏数据辨识与修复的模型，并给出了基于阂值迭代法（iterative thresholding，IT）的模型求解方法；最后，利用广东省母线负荷实际算例进行了分析，并利用修复前后的母线数据进行虚拟预测对比，结果实现了坏数据的有效恢复和预测精度的提高。
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