《表9 Idc为不良数据时的量测数据和残差》

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《并网光伏系统的在线抗差状态估计》

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在接下来的仿真算例中，将研究所提出方法抗差性，即在量测中引入不良数据（粗差）时，状态估计结果的准确性。首先验证所提出方法对单个不良数据的抗差性。当在量测量Idc中引入不良数据时（真实值166.67 A，而不良数据为300 A），估计结果如表7～表9所示。从表7可以看出，当Idc由量测值166.67 A引入不良数据为300 A时，目标函数值收敛为133.351 1，迭代次数5次。表8中，LAV估计结果比较接近实际值，而WLS由于有不良数据的影响，导致Udc估计结果不准确。从表9中可以看出，通过判断残差的变化，可以发现Idc的残差结果变化最大，从而辨识出Idc的量测为不良数据。LAV方法的估计结果对不良数据不敏感，说明其具有一定的抗差性。