基于主成分分析法的线损指标评价

基于目前主流的线损指标评价方法依赖于专家评判确定指标权重具有主观随意性大的弊端,提出了一种新的线损指标评价方法——主成分分析法.主成分分析法是基于客观指标数据进行评价的多元统计方法.建立了基于主成分分析法的线损指标评价模型,并结合理论线损进行模型优化.通过算例介绍了主成分分析法求解线损指标评价问题的具体步骤.算例结果证明基于主成分分析法的线损指标评价结果合理、可信.     

基于数据中台的云储存中数据可用性关键技术

针对目前使用的云储存中数据可用性方法,无法保证数据不具有重复性而导致时间开销长的问题,提出了基于数据中台的云储存中数据可用性关键技术。基于数据中台结构,构建数据安全删除模型,控制重复数据安全删除的时间开销,确保重复数据被安全删除。分别计算数据在云储存和数据中台中的可用性,获取云储存数据在数据中台中的冗余度,确定基于数据中台的数据在云储存中分布阈值。将阈值发送给租约节点,并传输至中心存储服务器,更新租约中的相应内容,完成基于数据中台的数据可用性维护。由仿真测试可知,该技术去重数据时间开销、静态存储时间开销均小于实际时间开销,云储存中的数据具有可用性。     

AVC技术在上海超高压变电站中的应用

本文介绍了自动电压控制(AVC)技术在上海超高压变电站中的应用,阐述了超高压变电站中AVC系统的结构、控制策略、主要功能,并提出了运行中的注意事项。     

电力量测数据缺失补齐方法研究与实践

针对电力系统中出现的电力量测数据缺失的问题,本文采用统计方法、插值方法和机器学习方法进行了研究和实践。首先,本文分析了电力量测数据缺失的原因,重点探讨了量测数据在采集、传输、存储以及其他环节对数据缺失的影响。接着,本文详细介绍和分析了三种量测数据缺失补齐方法,并对不同方法进行了实验评估,包括相关系数评价、拟合优度评价和平均绝对误差占比评价等多种评价方法。实验结果表明,机器学习方法在量测数据缺失补齐精度和效果方面优于其他两种方法,表现出更好的效果。最后,本文对研究结果进行了总结和展望,指出机器学习方法在电力量测数据缺失补齐中的应用前景,本文的研究成果可为电力系统中量测数据缺失处理提供一定的参考价值。     

基于改进DBSCAN算法的电力设备坐标研究

针对DBSCAN密度聚类算法分析电力设备位置信息时需要手动设置超参数,在分析对象数量差异较大时,预设的超参数会对聚类结果产生显著影响等问题。本研究选择轮廓系数作为聚类结果评价指标,并引入粒子群优化算法（PSO）自动确定合理的Eps和MinPts参数值,使其更好地适应不同数据特征。通过PSO-DBSCAN对电力设备位置数据进行聚类分析,实验结果表明,所提出的方法在聚类效果上表现良好。该方法成功地克服了手动设置超参数可能引起的聚类结果不稳定性的问题,取得了显著的进展。这一研究为电力系统管理提供了一种更智能、自适应的密度聚类分析方法,克服了传统手动设置超参数的不足,为电力设备位置信息分析提供了可靠而高效的解决方案,为电力系统的管理和优化带来了新的思路和工具。     

基于数据中台的多源数据融合关键技术研究

目前研究的多源数据融合关键技术可信度分配数值与峰值相差较大,导致融合后的数据冲突程度过高,融合效果难以达到人们的要求。为了解决上述问题,基于数据中台研究了一种新的多源数据融合技术。对多源数据的融合层次进行划分,根据划分结果建立融合模型。应用数据中台的数据技术、治理和运营来实现数据赋能,建立有效的框架体系中心,利用数据框架体系中心分析数据资料,处理多源数据,实现数据的匹配与转换,最终表达数据的模式。实验结果表明,所研究的多源数据融合关键技术可信度分配数值为0.5,融合过程中数据源相似性较高,融合效果较好。     

基于密度聚类的电力设备位置信息分析方法研究

传统的数据聚类处理主要采用基于聚类中心的方式，但其存在一些限制，例如需要预先确定聚类中心的数量，并对数据的分布形态有一定的要求。针对这一问题，本论文选择基于密度聚类算法作为解决方案，重点研究了电力设备位置信息的聚类问题。在介绍密度聚类原理和常用算法的基础上，分析了电力设备位置信息的特点和处理方法，介绍了OPTICS、HDBSCAN和DBSCAN三种密度聚类算法的实现步骤，并与传统的K-mean聚类算法进行比较，通过实验设计和结果分析，验证了密度聚类方法的有效性和适用性。最后，通过应用案例分析，探讨了这些方法在电力系统分析中的应用实例和价值。研究结果表明，基于密度聚类算法的电力设备位置信息聚类方法可以有效地帮助电力系统实现数据的快速分析，具有重要的理论和应用价值。