| 智能电表异常测量数据诊断方法综述 |
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| 引用本文： | 裴茂林,黄洋界,赵伟,李世松.智能电表异常测量数据诊断方法综述[J].电测与仪表,2018,55(23):129-135,145. |
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| 作者姓名： | 裴茂林 黄洋界 赵伟 李世松 |
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| 作者单位： | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院,国网江西省电力有限公司,清华大学,清华大学 |
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| 摘 要： | 智能电表作为用电户与电网的信息链接点，能为电网提供用电户的用电习惯和负荷特征等信息，对指导电网合理安排电力负荷、提高电网运行效率具有重要价值。但实际电网中，智能电表获得的大量测量数据中，不可避免地存在一部分由多种原因导致的异常数据，例如用电户或电网中的突发事件、传感器的暂时故障、数据传输或存储故障，甚至人为的网络攻击，等等。如何从智能电表测量数据中辨别、提取、剔除这些异常数据，是准确获取用户负荷信息的关键。针对这一问题，本文在参考国外国内相关文献基础上，对智能电表测量数据诊断方法进行了梳理、归纳和综述，并对不同方法的数学原理、适用范围等进行了比较和讨论。
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| 关 键 词： | 数据诊断 大数据 智能电表 负荷预测 |
| 收稿时间： | 2018/7/4 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/7/4 0:00:00 |
A Review on Outlier Detection Techniques for Smart Meter Data Analytic |
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| Peimaolin,and Li Shisong.A Review on Outlier Detection Techniques for Smart Meter Data Analytic[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2018,55(23):129-135,145. |
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| Authors: | Peimaolin and Li Shisong |
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| Affiliation: | State Grid Jiangxi Electric Power Research Institute,State Grid Jiangxi Electric Power company,Tsinghua University,Tsinghua University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Data diagnosis big data smart meter load forecasting |
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