宁波项目《面向一体化电网的模型校核与数据辨识技术》顺利验收
5月23日，SGOOL团队硕士生朱嘉麒和吴金城于浙江省电力公司宁波供电公司完成《面向一体化电网的模型校核与数据辨识技术》项目的验收答辩。该项目于2015年9月正式启动，于2016年10月完成所有项目指标。在实验室董树锋老师的带领下，项目组成员完成了2篇EI期刊论文的录用，1项国家专利的授权，1个软件界面的投入使用。答辩内容得到了现场专家的一致认可。
项目简介
通过本项目的研究，可以提高不良数据辨识的效率和准确度，通过适当的数据修复，能够避免调度员的错误决策，进而保证电力系统的安全稳定运行。同时，可以提高参数辨识的准确率，提高状态估计在局部区域的计算精度，进而提高基于状态估计的各种高级应用系统的工作效能：
- 有效统一管理实时量测数据和网络参数，提高数据质量，提高利用率和共享性；
- 采用数据挖掘技术，针对海量数据实现不良数据辨识，避免错误决策；
- 通过不良数据的修正，能够还原电力系统运行的真实情况，提高决策的准确性和有效性，进而保证电力系统的安全稳定运行；
- 提高参数错误辨识的准确率，提高计算精度，保证高级应用系统的工作性能。
项目成果
文章
- 《基于聚类分析的电力系统不良数据辨识方法》 （电网技术）
- 《一种基于回路电流法的有源配电网潮流算法》 （电力自动化设备）
专利
- 《一种基于直流潮流模型的有功不良数据辨识方法》
界面
- 《面向一体化电网的模型校核与数据辨识》项目专用界面
项目创新点
- 电网异常数据快速过滤与修复技术
- 完善参数错误辨识与估计方法
- 完善传统的基于状态估计的不良数据辨识方法
- 基于聚类分析的电力系统不良数据辨识方法
项目应用前景
本项目研究成果的应用和推广，将为电网的运行、电力公司的发展带来显著效益：
- 直接效益：成果的应用能够提高不良数据和错误参数的辨识率，有利于还原电力系统真实的工作状态，保证决策的准确性，提高电力系统安全稳定运行的能力；
- 间接效益：成果的应用可以为电力公司实时量测数据和网络参数的质量评估树立标杆作用，电力公司按照标杆管理方向发展，可有效提高电力系统运行的稳定性，为用户供电的电能质量水平，提高用户体验舒适度和满意度，增强用户对电力公司企业的支持力度。
希望SGOOL实验室的同学能再接再厉，努力完成更多的项目，让SGOOL团队变得更好更强大。
SGOOL团队
2018年5月30日
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