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申请/专利权人：海南电网有限责任公司电力科学研究院
摘要：本发明提供基于Huber‑RLS递归的实时断面的电网参数识别智能优化方法,包括获取电网网络拓扑和设备信息，从SCADA和PMU中获取潮流断面数据；依据获取的电网网络拓扑和设备信息以及从SCADA和PMU中获取得到的潮流断面数据，搭建电网模型；使用传统RLS方法得到线路参数；基于Huber‑RLS递归进行线路参数递归辨识计算；设定阈值，代入由S4中求解得到的线路参数，进行潮流验证，并判断有功综合偏差与视在功率偏差是否小于阈值，若小于阈值，则得到最终的线路参数，若大于阈值，则回到S4。本发明通过结合SCADA和PMU采集的实时断面数据，引入Huber代价函数和自适应遗忘因子改进传统RLS算法，在保持稳定性的同时增强了线路参数计算的鲁棒性和适应性，提高线路参数的正确性和准确性。
主权项：1.基于Huber-RLS递归的实时断面的电网参数识别智能优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：从网管数据库中获取电网网络拓扑和设备信息，从SCADA和PMU中获取潮流断面数据；S2：依据从网管数据库中获取的电网网络拓扑和设备信息以及从SCADA和PMU中获取得到的潮流断面数据，在电力系统仿真分析软件中搭建电网模型；S3：使用传统RLS方法得到线路参数；S4：基于Huber-RLS递归进行线路参数递归辨识计算；S5：设定阈值，在电力系统仿真软件中代入由S4中求解得到的线路参数，进行潮流验证，并判断有功综合偏差与视在功率偏差是否小于阈值，若小于阈值，则得到最终的线路参数，若大于阈值，则回到S4。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南电网有限责任公司电力科学研究院 基于Huber-RLS递归的实时断面的电网参数识别智能优化方法
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