在應(yīng)對(duì)智能配電網(wǎng)服務(wù)從被動(dòng)向主動(dòng)轉(zhuǎn)變的發(fā)展過(guò)程中,對(duì)多源故障數(shù)據(jù)的融合和處理是明確故障情況、掌握故障規(guī)律的重要前提。由于故障信息來(lái)源維度不一,數(shù)量巨大,為了保證后續(xù)主動(dòng)搶修調(diào)度等服務(wù)的穩(wěn)定與高效,需要對(duì)智能配網(wǎng)多源大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,明確考慮故障情況,并在符合系統(tǒng)穩(wěn)定性約束的條件下進(jìn)行分布式微型配網(wǎng)接入的配電網(wǎng)最佳配置。為此論文進(jìn)行如下工作:首先,對(duì)搶修數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行層次校驗(yàn),并判斷整體數(shù)據(jù)的情況,與時(shí)效情況,對(duì)數(shù)據(jù)整體的質(zhì)量情況作出預(yù)判,建立基于密度聚類(Ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)算法的配網(wǎng)搶修數(shù)據(jù)異常檢測(cè)辦法,對(duì)搶修大數(shù)據(jù)聚類分析,提取數(shù)據(jù)異常項(xiàng),通過(guò)算法設(shè)置和特例分析,明確該方法針對(duì)有故障數(shù)據(jù)存在的搶修大數(shù)據(jù)依然能有效地辨識(shí)數(shù)據(jù)異常情況。然后,明確各類故障的判別邏輯,找出各類故障的主要影響因素,對(duì)故障研判選取特征量,結(jié)合數(shù)據(jù)融合模型,對(duì)各類故障數(shù)據(jù)特征量提出具有針對(duì)性的處理辦法,明確各特征值對(duì)故障類型研判的作用空間,建立基于證據(jù)理論(Dempster Shafer,DS...

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１營(yíng)配調(diào)融合數(shù)據(jù)校驗(yàn)流程圖??２．２．２數(shù)據(jù)整體異常程度辨別??配網(wǎng)故障研判的核心價(jià)值是生成主動(dòng)工單，當(dāng)用電采集系統(tǒng)終端處異常工作狀態(tài)，??

?第二章配電網(wǎng)多源故障搶修數(shù)據(jù)異常識(shí)別???獲取配電側(cè)和營(yíng)銷側(cè)的數(shù)據(jù)文件??對(duì)配電側(cè)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化和合并，得到與營(yíng)銷側(cè)設(shè)備關(guān)１??聯(lián)關(guān)系相一致的數(shù)據(jù)文件??設(shè)定判斷配電側(cè)和營(yíng)銷側(cè)的設(shè)備是否為??相同設(shè)備的關(guān)鍵屬性??遍配五涵Ｓ數(shù)據(jù)文件和旮銷側(cè)的福＊；女丨‘１：，——得到??共有變電....

圖２．２配網(wǎng)異常數(shù)據(jù)清洗流程圖??而對(duì)具體異常數(shù)據(jù)的定位及篩除，常采用基于闕值的異常識(shí)別方法，或者基于某??些給定的統(tǒng)計(jì)量來(lái)辨別數(shù)據(jù)異常，這些方式都是基于精度計(jì)算的篩除法，在對(duì)異常數(shù)??

?碩士學(xué)位論文???述配網(wǎng)數(shù)據(jù)存在層次不一的情況，因此在判斷數(shù)據(jù)異常情況時(shí)，應(yīng)該把數(shù)據(jù)放到多個(gè)??維度去辨識(shí)。??識(shí)別和糾正關(guān)機(jī)數(shù)據(jù)的過(guò)程如圖２．２所示。??具體的，針對(duì)配電網(wǎng)數(shù)據(jù)中明顯有誤的數(shù)據(jù)，防止將其錄入，故需要首先整體對(duì)??待測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)，剔除明顯錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。??／各....

圖２．３異常檢測(cè)算法流程圖??２．４算例分析??

?碩士學(xué)位論文???４、判定與設(shè)定可達(dá)距離相似度最大的核心簇為異常數(shù)據(jù)，記錄此數(shù)據(jù)留待進(jìn)一??步分析；??５、過(guò)濾異常數(shù)據(jù)，記錄其余簇內(nèi)數(shù)據(jù)與簇間數(shù)據(jù)，相似度結(jié)果，并將過(guò)濾后的新??樣本數(shù)據(jù)作為優(yōu)化學(xué)習(xí)樣本。??／?配網(wǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)?／??／?７?／???５???待識(shí)別樣本矩陣？——?....

圖２．４未處理電流量歷史數(shù)據(jù)曲線??．

?第二章配電網(wǎng)多源故障搶修數(shù)據(jù)異常識(shí)別???２．４．２異常數(shù)據(jù)分析??以對(duì)該地一年每三十分鐘為一個(gè)時(shí)段，共１８０００個(gè)時(shí)段總數(shù)據(jù)量為１７３８５條電流??監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)繪制未處理前圖像如圖２．４。??相電說(shuō)異常識(shí)別前曲線??２．５????＇?｜＇?＇?＇?１?１１１１＇＇?｜１＇??■?....

本文編號(hào)：3918967