| 基于特征聚类分析的大规模发电数据异常辨识方法 |
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| 引用本文： | 李智勇,周剑,俞蕙,郭少青. 基于特征聚类分析的大规模发电数据异常辨识方法[J]. 南方能源建设, 2018, 5(1): 35. DOI: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2018.01.005 |
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| 作者姓名： | 李智勇 周剑 俞蕙 郭少青 |
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| 作者单位： | 1.中国南方电网有限责任公司电力调度控制中心，广州 510623 |
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| 基金项目： | 南方电网技改项目“电力系统驾驶舱-Web展示服务模块建设”000000GS61160041 |
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| 摘 要： | 目前电厂发电量数据集抄已在各电网公司得到了广泛应用。针对电量集抄中首要解决的异常数据辨识问题，深入分析了不同类型电源的自身特性，基于特征聚类分析技术，提出了不同类型电源日发电量异常的辨识条件，由此构建了基于特征聚类分析的大规模发电数据异常辨识方法，最后基于某省网的实际数据，验证了所提出方法的有效性。
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| 关 键 词： | 发电量集抄 特征聚类分析 异常数据辨识 电源特性 |
| 收稿时间： | 2017-05-01 |
An Abnormal Data Identification Method of Large-scale Generation Data Based on Cluster Analysis |
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| Affiliation: | 1.CSG Power Dispatching & Control Center, Guangzhou 510623, China2.Beijing QU Creative Technology Co., Ltd., Beijing 100084, China |
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| Abstract: | Centralized collection technology of generation data is widely used in many power grid companies at present. To solve the abnormal data identification problem, this paper analyzed the different type of power generation. Then an abnormal data identification method of large-scale generation data based on cluster analysis was proposed. At last, the effectiveness of the proposed method was verified based on actual data from a province grid company. |
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