本文關(guān)鍵詞：一種基于Spark和聚類分析的辨識(shí)電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)新方法

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【摘要】：隨著電力系統(tǒng)智能化建設(shè)的不斷深入和推進(jìn),電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量化、高維化的趨勢(shì)。針對(duì)電力系統(tǒng)中的不良數(shù)據(jù)將導(dǎo)致電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性降低,而傳統(tǒng)聚類算法處理海量高維數(shù)據(jù)時(shí)單機(jī)計(jì)算資源不足,近年來(lái)較流行的Map Reduce框架不能有效處理頻繁迭代計(jì)算等問(wèn)題,提出一種基于Spark的并行K-means算法辨識(shí)不良數(shù)據(jù)的新方法。以某一節(jié)點(diǎn)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,運(yùn)用基于Spark的并行K-means聚類算法提取出日負(fù)荷特征曲線,分別對(duì)輸電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)中的不良數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)和辨識(shí)。選用EUNITE提供的真實(shí)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明此方法能有效提高狀態(tài)估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性,與基于Map Reduce框架的方法相比,具有更好的加速比、擴(kuò)展性,能更好地處理電力系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TM76
【正文快照】： 0引言隨著智能電網(wǎng)的迅速發(fā)展,電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),其結(jié)構(gòu)和運(yùn)行模式也越來(lái)越復(fù)雜,因此對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性、安全性和穩(wěn)定性也就提出了更高的要求[1-3]。電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)是電力系統(tǒng)信息管理系統(tǒng)中一個(gè)重要的組成部分[4]。由于客觀原因,除了正常的數(shù)據(jù)噪聲,各信息采集

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