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题名基于数据挖掘技术的电网时序数据质量维护研究
被引量：22
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作者
谢瀚阳
彭泽武
唐重阳
肖啸
魏理豪
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机构
广东电网有限责任公司信息中心
深圳市康拓普信息技术有限公司
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2022年第2期38-44,共7页
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基金
广东电网有限责任公司信息中心信息化项目(037800HY42180007)。
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文摘
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。
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关键词
电网时序数据
数据挖掘
决策树
离群检测
数据质量维护
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Keywords
power grid time-sequence data
data mining
decision tree
outlier detection
data quality maintenance
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分类号
TM933
[电气工程—电力电子与电力传动]
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