本文選題：大數(shù)據(jù)　切入點(diǎn)：負(fù)荷特性統(tǒng)計指標(biāo)　出處：《中國電機(jī)工程學(xué)報》2015年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在電力系統(tǒng)負(fù)荷特性統(tǒng)計指標(biāo)和氣溫日益積累大數(shù)據(jù)背景下,有效提取數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)特征對電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行具有重大意義。為此,提出一種氣溫對負(fù)荷特性指標(biāo)影響及其內(nèi)在關(guān)聯(lián)特征數(shù)據(jù)挖掘的方法。考慮氣溫季節(jié)特征進(jìn)行分季度建模,首先通過物理關(guān)系和皮爾森相關(guān)系數(shù)獲得氣溫和負(fù)荷特性指標(biāo)任意兩因素之間的相關(guān)性特征;然后在多變量時間序列平穩(wěn)性檢驗基礎(chǔ)上,對水平不平穩(wěn)的同階單整時間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗和向量誤差修正(vector error correction,VEC)建模以獲取其長期同步運(yùn)動趨勢及短期波動特性;進(jìn)一步通過對變量差分化后的平穩(wěn)時間序列的向量自回歸(vector auto-regression,VAR)建模提取多因素變化量間的動態(tài)關(guān)系,結(jié)合格蘭杰因果檢驗挖掘因素變化量之間的因果引導(dǎo)關(guān)系。針對華中某省級電網(wǎng)2006年至2010年負(fù)荷特性實(shí)際統(tǒng)計數(shù)據(jù)及相應(yīng)氣溫數(shù)據(jù)的實(shí)例分析驗證了文中方法的正確性和有效性,方法已在實(shí)際電網(wǎng)負(fù)荷特性統(tǒng)計分析中得到應(yīng)用。
[Abstract]:Under the background of power system load characteristic statistic index and temperature accumulating day by day big data, it is of great significance for power system planning and operation to extract the correlation feature between data effectively. In this paper, a method of data mining for the influence of temperature on load characteristic index and its inherent correlation feature is put forward, and the seasonal characteristics of temperature are taken into account in quarterly modeling. Firstly, the correlation characteristics between any two factors of temperature and load characteristics are obtained by physical relation and Pearson correlation coefficient, and then on the basis of multivariable time series stationary test, The cointegration test and vector error correction vector error correction (VECs) model are used to obtain the long-term synchronous motion trend and the short-term fluctuation characteristics of the same order unsteady monolithic time series. Furthermore, the dynamic relationship between the variables is extracted by modeling the vector autoregressive vector auto-regressive VARs of the stationary time series after variable difference. Combined with Granger causality test to excavate the causality leading relationship between factors, the method is verified by analyzing the actual statistical data of load characteristics and corresponding temperature data of a provincial power network in central China from 2006 to 2010. Correctness and validity, The method has been applied to the statistical analysis of the load characteristics of the actual power network.
【作者單位】： 智能電網(wǎng)運(yùn)行與控制湖南省重點(diǎn)實(shí)驗室(長沙理工大學(xué));國家電網(wǎng)公司;國家電網(wǎng)公司信息通信分公司;國網(wǎng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51277015) 國家電網(wǎng)公司科技項目([2012]515)~~
【分類號】：TM714;TP311.13

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本文編號：1624964