本文關(guān)鍵詞：一種基于Spark和聚類分析的辨識電力系統(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。針對電力系統(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)時單機計算資源不足,近年來較流行的Map Reduce框架不能有效處理頻繁迭代計算等問題,提出一種基于Spark的并行K-means算法辨識不良數(shù)據(jù)的新方法。以某一節(jié)點電力負(fù)荷數(shù)據(jù)為研究對象,運用基于Spark的并行K-means聚類算法提取出日負(fù)荷特征曲線,分別對輸電網(wǎng)狀態(tài)估計中的不良數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測和辨識。選用EUNITE提供的真實電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,結(jié)果表明此方法能有效提高狀態(tài)估計結(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)控制與計算機工程學(xué)院;
【分類號】：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)級增長,其結(jié)構(gòu)和運行模式也越來越復(fù)雜,因此對系統(tǒng)運行的可靠性、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)估計是電力系統(tǒng)信息管理系統(tǒng)中一個重要的組成部分[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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本文編號：1159841