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隨著電力系統的快速發展，使得電網需要對海量、異構和多態的數據進行分析與辨識。傳統的不良數據辨識方法辨識效率較低，且不能夠高效率利用已知的全部數據信息。為解決此問題，提出了一種基于負荷預測與關聯規則修正的不良數據辨識方法。根據數據量之間的內在聯系，給出了一種三維矩陣的數據存儲方法。建立基于回歸分析法的預測模型與基于灰色關聯的相關性分析模型，分析節點注入功率與溫度之間的變化關系，并采用關聯規則與特殊斷面修正法對預測值進行修正，進而完成對注入功率的辨識。在此基礎上，再通過基爾霍夫定律與殘差辨識法完成對支路潮流數據的辨識工作。最后應用實際系統的仿真算例證明了該方法能夠在克服殘差污染和殘差淹沒現象的前提下準確辨識出全部的不良數據。
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