基于数据挖掘技术的电网时序数据质量维护研究

来源 :电测与仪表 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hiss006
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随着电力系统智能化水平的不断提高,电网中产生的数据体系也越来越庞大,而数据的质量会直接影响电力系统的运行分析和规划决策.文中基于数据挖掘技术提出一种电网时序数据质量维护体系,筛选不合格的数据,并确定数据所存在的问题,为分析出现问题的原因提供便利.对电力数据及传输过程进行了分析,并指出了可能存在的问题.不同地区的数据具有自身不同的特点,为了提高检测速度,基于决策树算法先对历史数据样本进行决策分析.以某地区的数据训练集为例,对该地区电力数据检测流程进行分析,得到适合该区的检测顺序.针对数据合理性难以检测的问题,利用基于聚类的离群检测法筛选出问题数据,并尝试分析问题数据产生原因.通过算例证明了所提时序数据质量维护流程的有效性和可靠性.
其他文献
随着电网结构的日益复杂,运行调度变得更加困难,大停电事故发生的风险也日益增加,因此能够及时有效地对大电网的安全态势进行感知显得尤为重要.在态势要素提取阶段,从内部因素与外部因素两个方面出发,构建大电网安全态势评价体系,其中外部因素通过统计分析1981年~2015年全国电网的大停电事故得出;在态势理解阶段,通过层次分析法与改进的熵权法获得各指标的综合权重,加权平均得到大电网的安全态势评估值,实现对大电网安全态势的综合评价;在态势预测阶段,构建深度神经网络模型,完成对大电网安全态势的预测.为进一步验证预测模型