Повышение достоверности информации в автоматизированных системах диспетчерского управления энергосистем

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРИЧИН ПОЯВЛЕНИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ В
ДАННЫХ ТЕЛЕМЕТРИИ И СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ
ФИЛ В ТРАЦИИ ГРУБЫХ ОШИБОК ИЗМЕРЕНИЙ.
1.1. Основные причины появления погрешностей в телеметрической информации.
1.2. Первичная обработка информации.
1.3. Характеристика измерений и ошибок измерений
1.4. Основные направления повышения качества первичной информации.
1.5. Методы обнаружения плохих данных.
1.5.1. Методы идентификации плохих данных при удалении.
1.5.2. Идентификация по неквадратичному критерию
1.5.3. Идентификация но проверочной гипотезе
1.6. Применение ошибкоустойчивых робастных методов оценивания состояния для обнаружения плохих данных
1.6.1. Критерии ошибкоустойчивости
1.6.2. Использование метода оценивания по наименьшей медиане квадратов отклонений для обнаружения плохих данных
1.7. Метод контрольных уравнений
ГЛАВА 2. ОДНОМЕРНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ТЕЛЕИЗМЕРЕНИЙ КАК ДИНАМИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ЛОКАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
2.1. Одномерная динамическая фильтрация телеизмерений.
2.1.1. Трендовая одномерная фильтрация
2.1.2. Определение весовых коэффициентов в одномерном трендовом фильтре.
2.1.3. Результаты моделирования обработки данных при помощи алгоритма одномерного трендового фильтра.
2.2. Динамический фильтр Калмана для одномерной фильтрации телеизмерений
ГЛАВА 3. ДИНАМИЧЕСКАЯ МНОГОМЕРНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ И ВЗАИМОКОРРЕКТИРУЮЩАЯ ФИЛЬ ГРАЦИЯ ТЕЛЕИЗМЕРЕНИЙ.
3.1. Обработка данных при помощи динамических многомерных линейных фильтров.
3.1.1. Многомерный линейный фильтр
3.1.2. Двумерный линейный фильтр
3.2. Коэффициенты чувствительности влияющих параметров в двумерном линейном фильтре
3.2.1. Статический способ задания коэффициентов чувствительности.
3.2.2. Динамический способ задания коэффициентов чувствительности.
3.2.3. Результаты оценки эффективности применения двумерного линейного фильтра с коэффициентами чувствительности, рассчитанными статическим и динамическим способами.
3.3. Обнаружение аномальных выбросов многомерными
фильтрами
ГЛАВА 4. ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛЬНЫХ ВЫБРОСОВ И
СТА ТИЧЕСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ТЕЛЕИЗМЕРЕНИЙ.
4.1. Применение мажоритарного принципа для обнаружения аномальных выбросов в телеизмерениях и коррекция весовых коэффициентов в задаче оценивания состояния
4.1.1. Коррекция задания весовых коэффициентов в задаче оценивания состояния
4.2. Алгоритмы статической обработки информации и обнаружения плохих данных.
4.2.1. Статический параметрический фильтр обнаружения плохих данных.
4.2.2. Алгоритм локального оценивания состояния для обнаружения плохих данных.
4.2.3. Функциональный статический фильтр обнаружения аномальных выбросов.
4.3. Результаты моделирования работы статических фильтров
4.3.1. Математическая модель. Критерий эффективности применения алгоритмов дополнительной обработки информации и обнаружения плохих данных
4.3.2. Комплексное оценивание состояния.
4.3.3. Нормирование весовых коэффициентов.
4.3.4. Обнаружение аномальных выбросов при помощи статического параметрического фильтра.
4.3.5. Алгоритм локального оценивания состояния.
4.3.6. Функциональный статический фильтр обнаружения плохих данных.
4.3.7. Сравнение статических алгоритмов локальной обработки данных
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ