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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。 相似文献
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针对输变配电网图模数据由不同系统先后维护,导致图模数据未建立有效的图模交互和共享机制,制约了输变电可靠性、站线变户关系等应用正常开展的问题,文章采用图模数据拓扑关系分析、Trie树算法与模糊匹配相结合的方式,提出了一种维护调度自动化系统的变电站图模数据和GIS系统的输配电图模数据模型拼接的方法.首先对数据进行拓扑追踪,... 相似文献
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传统电力系统状态估计的理论基础是传统统计学的大数定律,即当量测量的数目趋近于无穷大时,估计值以概率为1逼近于真值。而实际系统中量测量的数目有限,有时甚至是小样本,此时传统状态估计的评价指标和估计精度没有理论上的保证。针对这种情况,引入不确定理论体系下不确定测度概念,阐述了在状态估计中不确定测度与测量不确定度和量测误差的区别与联系;进一步在不确定理论体系下,重新给出了正常测点、异常测点、测点正常率的定义,并提出考虑正常率和量测量偏离真值程度的新的状态估计结果评价指标,证明了其合理性。 相似文献
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分布式电源高比例接入条件下,配电网运行状态更加复杂,同时也难以获取准确的物理参数。本文提出一种数据-物理融合驱动的有源配电网自适应电压控制方法。首先,构建数据-物理融合驱动的有源配电网自适应电压控制框架;然后,针对有源配电网的电压控制问题进行数据驱动建模;进一步考虑数据驱动控制的局限性,通过不完备物理模型修正数据驱动模型;最后,基于改进的IEEE33节点算例进行分析验证,结果表明数据-物理融合驱动控制策略可以有效抑制有源配电网的电压频繁越限,提高配电网自适应优化控制水平。 相似文献
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为提高台区配用电监控过程的抗干扰能力,提出新的基于LoRa无线技术的台区配用电电能物联网监测系统。在LoRa数据采集网络架构的支持下,设置多源传感器采集台区配用电各项数据,设计WAKE的高低电平切换模块,并控制其工作状态,通过MODE的高低电平控制切换通信模块的工作模式,获得台区配用电数据后利用jzy3d大数据可视化类库实现物联网监测。在外在因素的干扰下,系统的监控数据完整性较好,RSSI值在-50 dBm以内,系统抗干扰性能得到明显提升。 相似文献
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