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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司经济技术研究院;国网福建省电力有限公司;清华四川能源互联网研究院申请的专利一种坏数据辨识与状态估计方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116305764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211716645.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种坏数据辨识与状态估计方法及装置是由林毅;巨云涛;陈浩;张林垚;吴桂联;黄海;黄炎;王晶;林婷婷;倪识远;廖锦霖;唐露;陈茂新;曾振松设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种坏数据辨识与状态估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种坏数据辨识与状态估计方法及装置，通过构建量测方程并用于识别电力系统数据中的杠杆量测以及可疑坏数据量测，并建立可疑量测集合，再通过构建坏数据辨识模型对可疑量测集合进行识别，能够高效精准地识别多杠杆量测系统中的坏数据，基于坏数据辨识模型构建电力系统状态估计模型，通过电力系统状态估计模型对剔除坏数据的更新电力数据集进行性能估计，从而输出精确的电力系统状态估计，提高电力系统状态估计的可靠性。

本发明授权一种坏数据辨识与状态估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种坏数据辨识与状态估计方法，其特征在于，包括步骤： 构建量测方程，通过所述量测方程辨识电力系统数据中的杠杆量测以及可疑坏数据量测； 根据所述杠杆量测和所述可疑坏数据量测建立可疑量测集合； 构建坏数据辨识模型，并通过所述坏数据辨识模型对所述可疑量测集合进行辨识，得到坏数据； 将所述坏数据从所述电力系统数据中剔除，得到更新电力数据集； 基于所述坏数据辨识模型构建电力系统状态估计模型，并通过所述电力系统状态估计模型对所述更新电力数据集进行性能估计，得到电力状态估计值； 所述构建坏数据辨识模型包括： 建立坏数据辨识模型的目标函数； 构建平衡节点相角约束、线性化零注入等式约束以及量测方程约束； 通过所述平衡节点相角约束、线性化零注入等式约束以及量测方程约束对所述目标函数进行约束，得到所述坏数据辨识模型包括： 所述坏数据辨识模型的目标函数为： ； 所述量测方程约束包括： ； ； ； 所述平衡节点相角约束以及线性化零注入等式约束包括： ； 表示平衡节点相角；表示线性化量测方程；是一个正数；是量测对应的标准差；是01二进制整数变量；当时，表示可疑量测集合中的量测值不是坏数据；反之，当时，表示对应的量测值是坏数据；表示节点与节点的相角差；、分别表示节点的有功、无功注入功率待求量；、分别表示节点导纳矩阵中第行，第列元素的实部、虚部，分别表示电导、电纳；分别表示节点的电压幅值； 所述根据所述坏数据辨识模型以及光滑特性的近似拟合函数得到所述电力系统状态估计模型包括： ； ； 其中，是混合整数线性规划坏数据辨识模型的整数变量解，为所述坏数据辨识模型中的约束条件；量测方程；表示可疑量测集合中的量测值；表示量测误差组成的对角矩阵。

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