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Multiple Bad Data Identification Using Binary Particle Swarm Optimization
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  • Multiple Bad Data Identification Using Binary Particle Swarm Optimization
  • Multiple Bad Data Identification Using Binary Particle Swarm Optimization
저자명
Jeong. Hee-Myung,Park. June-Ho,Lee. Hwa-Seok
간행물명
Journal of international council on electrical engineering
권/호정보
2011년|1권 3호|pp.269-273 (5 pages)
발행정보
대한전기학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

The identification of multiple bad data, especially when mutually interacting, may be difficult to handle, since the well known procedures based on the normalized or weighted residuals may become faulty. In such a case, successive elimination of the measurement with the largest normalized residual may result in the suppression of correct measurements instead of the bad data. Then the problem of identifying bad data is considered as a combinatorial decision procedure. In this paper, binary PSO is used for the identification of multiple bad data in the power system state estimation. The proposed binary PSO based procedures behave satisfactorily in the identifying multiple bad data. The test is carried out with reference to the IEEE-14 bus system.