發(fā)布時(shí)間：2018-11-06 11:40

【摘要】：配電變壓器作為配用電系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),由于分布面廣、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、運(yùn)行環(huán)境惡劣等客觀條件的制約,其數(shù)據(jù)在實(shí)際運(yùn)行中常存在大量異常和缺失情況。為解決上述問題,以現(xiàn)實(shí)中的配電變壓器數(shù)據(jù)為研究樣本,首先分析了配電變壓器數(shù)據(jù)異常和數(shù)據(jù)丟失2類情況的產(chǎn)生原因,之后采用小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行算法研究,針對(duì)配電變壓器數(shù)據(jù)異常問題提出基于Kernel Smoothing技術(shù)的異常數(shù)據(jù)識(shí)別方法,針對(duì)配電變壓器數(shù)據(jù)丟失問題提出了基于Pearson相關(guān)系數(shù)與回歸模型相結(jié)合的缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)方法。為驗(yàn)證所提方法能夠滿足TB級(jí)數(shù)據(jù)的運(yùn)算效率,采用6臺(tái)服務(wù)器搭建Spark并行計(jì)算結(jié)構(gòu),對(duì)大樣本的配電變壓器數(shù)據(jù)進(jìn)行了異常數(shù)據(jù)的識(shí)別和缺失數(shù)據(jù)的恢復(fù),相關(guān)結(jié)果證明了所提方法的實(shí)際價(jià)值。
[Abstract]:As the key link of distribution power system, due to the restriction of objective conditions, such as wide distribution, complex network structure and poor operating environment, there are often a large number of anomalies and deficiencies in the actual operation of the distribution transformer. In order to solve the above problem, taking the distribution transformer data in reality as the research sample, this paper first analyzes the causes of the abnormal data and the data loss of the distribution transformer, and then uses the small sample data to carry on the algorithm research. In order to solve the problem of abnormal data of distribution transformer, a method of identifying abnormal data based on Kernel Smoothing technology is put forward, and a method of recovering missing data based on Pearson correlation coefficient and regression model is proposed to solve the problem of data loss of distribution transformer. In order to verify that the proposed method can meet the operational efficiency of TB level data, six servers are used to construct the Spark parallel computing structure, and the abnormal data and the missing data are identified and recovered from the large sample distribution transformer data. The results show that the proposed method is of practical value.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;中國電力科學(xué)研究院配電研究所;
【分類號(hào)】：TM421

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