中国科技信息
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중국과기신식
CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2008年
14期
42-43
,共2页
线损系统%电量预测%离群数据挖掘%聚类
線損繫統%電量預測%離群數據挖掘%聚類
선손계통%전량예측%리군수거알굴%취류
线损自动生成系统是电力市场化不可缺少的组成部分,是管理现代化电网的重要技术手段,在电力的安全生产和商业化运营中具有越来越重要的作用.为提高电力市场化的应用水平,供电公司开发了线损自动生成系统,并依据电网发展的需要不断的测试、更新.但是由于各个终端电量的历史数据、物理因素和其它各种相关因素,一直影响线损自动生成系统预测与分析方面的准确性.本文将数据挖掘技术中的聚类算法应用到系统中,并在数据预处理阶段对历史数据进行坏数据辨识和调整.预测的精确度很大程度上取决于历史数据的准确性,然而,由于线损自动生成系统中的各种信息存在着大量的随机信号而且具有明显的不确定性,对线损系统线损预测与窃电分析造成困扰.因此,为了保证电量预测的精确度,必须对历史数据进行分析,对脏数据进行修正.本文将数据挖掘的离群数据算法应用到线损自动生成系统,着重研究了用聚类的各种分析方式识别和修正异常数据.
線損自動生成繫統是電力市場化不可缺少的組成部分,是管理現代化電網的重要技術手段,在電力的安全生產和商業化運營中具有越來越重要的作用.為提高電力市場化的應用水平,供電公司開髮瞭線損自動生成繫統,併依據電網髮展的需要不斷的測試、更新.但是由于各箇終耑電量的歷史數據、物理因素和其它各種相關因素,一直影響線損自動生成繫統預測與分析方麵的準確性.本文將數據挖掘技術中的聚類算法應用到繫統中,併在數據預處理階段對歷史數據進行壞數據辨識和調整.預測的精確度很大程度上取決于歷史數據的準確性,然而,由于線損自動生成繫統中的各種信息存在著大量的隨機信號而且具有明顯的不確定性,對線損繫統線損預測與竊電分析造成睏擾.因此,為瞭保證電量預測的精確度,必鬚對歷史數據進行分析,對髒數據進行脩正.本文將數據挖掘的離群數據算法應用到線損自動生成繫統,著重研究瞭用聚類的各種分析方式識彆和脩正異常數據.
선손자동생성계통시전력시장화불가결소적조성부분,시관리현대화전망적중요기술수단,재전력적안전생산화상업화운영중구유월래월중요적작용.위제고전력시장화적응용수평,공전공사개발료선손자동생성계통,병의거전망발전적수요불단적측시、경신.단시유우각개종단전량적역사수거、물리인소화기타각충상관인소,일직영향선손자동생성계통예측여분석방면적준학성.본문장수거알굴기술중적취류산법응용도계통중,병재수거예처리계단대역사수거진행배수거변식화조정.예측적정학도흔대정도상취결우역사수거적준학성,연이,유우선손자동생성계통중적각충신식존재착대량적수궤신호이차구유명현적불학정성,대선손계통선손예측여절전분석조성곤우.인차,위료보증전량예측적정학도,필수대역사수거진행분석,대장수거진행수정.본문장수거알굴적리군수거산법응용도선손자동생성계통,착중연구료용취류적각충분석방식식별화수정이상수거.
