面向智能配电网多源异构数据融合与处理关键技术研究

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面对配电网中数据类型更加复杂、数据量急剧增大的趋势,国家重点研发计划之《配电网广域测量控制技术研究与应用》项目的子课题四,要求对海量配电网多源异构数据进行信息集成,构建配电网多源异构数据的全景信息模型,搭建面向智能配电网的多源异构数据融合与处理平台。基于该背景,本文的工作内容主要为以下三点:(1)采用多线程、数据库批处理等技术,设计并实现一种用户可配置的数据纠偏机制,帮助用户按自己特定的需求对配电网多源异构数据进行预处理,解决了多源异构数据中存在着众多类型的脏数据问题。(2)基于配电网中PMU数据抖动频率高、PMU数据与SCADA数据互补性强的数据特征,提出了一种基于拉格朗日插值和指数平滑的PMU-SCADA数据对时与融合方法,解决了对配电网中PMU、SCADA数据在进行数据融合时时标不一致问题。(3)基于配电网外部应用查询PMU数据的特定需求与PMU高频流式数据特性,提出一种基于分布式存储系统的预访问缓存方法,并利用MSQL数据库、Mycat数据库中间件,开发出基于分布式存储系统的预访问缓存机制原型,解决了面向智能配电网多源异构数据融合与处理平台因海量数据的涌入,导致对外提供数据服务的性能不满足实时性的问题。经过大量的仿真实验测试表明,本文设计的可配置数据纠偏机制能按用户配置的纠偏规则,精准地处理配电网中异常数据;本文提出的PMU-SCADA数据对时与融合方法能较好地实现同一测量点下的PMU-SCADA的对时与融合,对时的误差在100毫秒以下;本文提出的一种基于分布式存储系统的预访问缓存方法,在范围查询条件下查询PMU数据,满足项目中的100毫秒内查询1秒钟时长PMU数据的性能指标(即查询3.45万条PMU数据)。
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