电力系统基于残差的bad data detection

基于残差的bad data detection方法是一种常用的电力系统数据质量检测方法。该方法基于监测设备之间的相关性，通过计算残差值来检测异常数据。具体步骤如下：

1. 选择一组强相关的监测设备，并从中选择一个作为基准设备。

2. 用基准设备的数据作为模型输入，预测其他设备的数据。

3. 计算预测值与实际值之间的残差，即残差 = 实际值 - 预测值。

4. 对残差值进行统计分析，例如计算均值和标准差，以确定异常值的阈值。

5. 根据阈值判断残差值是否超出范围，并标记异常数据。

6. 根据标记的异常数据，对监测设备进行检修或更换，以保证电力系统的稳定性和可靠性。

需要注意的是，基于残差的bad data detection方法需要选择适当的监测设备，并对模型的预测精度进行评估。此外，该方法还需要根据具体情况选择适当的残差统计分析方法，以保证检测结果的准确性和可靠性。

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电力系统基于残差的bad data detection代码

以下是一个基于残差的电力系统bad data detection的Python代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

def residual_analysis(df, base_device, threshold):
    # 选择基准设备
    base_data = df[base_device]
    # 选择其他设备
    other_data = df.drop(columns=[base_device])
    # 训练线性回归模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(base_data.values.reshape(-1, 1), other_data)
    # 预测其他设备的数据
    pred_data = model.predict(base_data.values.reshape(-1, 1))
    # 计算残差
    residual = other_data - pred_data
    # 计算残差均值和标准差
    mean = residual.mean()
    std_dev = residual.std()
    # 检测异常数据
    threshold_min = mean - threshold * std_dev
    threshold_max = mean + threshold * std_dev
    is_outlier = (residual < threshold_min) | (residual > threshold_max)
    # 返回异常数据的位置
    return is_outlier.any()

# 示例代码
df = pd.read_csv('data.csv')
is_outlier = residual_analysis(df, 'device1', 3)
print(is_outlier)

该代码使用了sklearn中的LinearRegression方法进行线性回归，计算残差并进行统计分析，以判断是否有异常数据。其中，参数`base_device`表示选定的基准设备，`threshold`表示异常值的阈值，可根据具体情况进行调整。

matpower进行bad data detection

MATPOWER可以使用Bad Data Detection（BDD）方法进行电力系统的故障诊断，以下是MATPOWER进行BDD检测的示例代码：

1. 读取数据文件

mpc = loadcase('case9'); % 读取数据文件

2. 运行潮流计算

results = rundcpf(mpc); % 运行潮流计算
if results.success == 1 % 判断是否成功
    [Violations, Penalty] = runcpf(mpc, results); % 进行不良数据检测
else
    fprintf('潮流计算失败！\n');
end

3. 计算灵敏度矩阵

H = makeSbus(mpc.baseMVA, mpc.bus, mpc.gen) / mpc.baseMVA; % 计算节点注入功率灵敏度矩阵
A = makeYbus(mpc.baseMVA, mpc.bus, mpc.branch); % 计算节点导纳矩阵
B = zeros(length(mpc.branch), length(mpc.branch)); % 初始化BDD系数矩阵
for i = 1:length(mpc.branch)
    for j = 1:length(mpc.branch)
        if i == j
            B(i, j) = 1; % 对角线上的元素为1
        else
            B(i, j) = -A(i, j) / A(i, i); % 计算BDD系数
        end
    end
end
Hb = B' * H; % 计算支路注入功率灵敏度矩阵

4. 计算残差向量

P = results.bus(:, 3) / mpc.baseMVA; % 获取节点有功注入功率
Q = results.bus(:, 4) / mpc.baseMVA; % 获取节点无功注入功率
V = results.bus(:, 8); % 获取节点电压幅值
theta = results.bus(:, 9); % 获取节点相角
Pmis = P - H * [theta; V]; % 计算有功注入功率残差
Qmis = Q - H * [theta; V]; % 计算无功注入功率残差
Rmis = [Pmis; Qmis]; % 组合成残差向量

5. 计算残差向量的BDD系数

S = Hb * Hb'; % 计算残差向量的协方差矩阵
C = zeros(length(mpc.branch), length(mpc.branch)); % 初始化BDD系数矩阵
for i = 1:length(mpc.branch)
    for j = 1:length(mpc.branch)
        if i == j
            C(i, j) = 1; % 对角线上的元素为1
        else
            C(i, j) = Hb(i, :) * S * Hb(j, :)'; % 计算BDD系数
        end
    end
end

6. 执行BDD检测

[U, S, V] = svd(C); % 对BDD系数矩阵进行奇异值分解
r = rank(C); % 计算BDD矩阵的秩
Z = U(:, r+1:end); % 获取Z矩阵
F = V(:, r+1:end); % 获取F矩阵
alpha = Z' * Rmis; % 计算残差向量在Z矩阵上的投影
beta = F' * Rmis; % 计算残差向量在F矩阵上的投影
sigma = S(r+1:end, r+1:end); % 获取奇异值矩阵的后r行
sigmainv = inv(sigma); % 计算奇异值矩阵的逆矩阵
theta = (F * sigmainv * F') * beta; % 计算故障的最小二乘估计值

以上代码可以进行基本的BDD检测，如果需要更多的BDD检测功能，还可以使用MATPOWER中的其他函数。