【摘 要】
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由于电网运行数据具有多源、异构、高维等典型大数据特征,使得传统检测方法已无法实现异常数据高效辨识;因此提出一种基于Spark框架的电网运行异常数据辨识与修正新方法。首
【机 构】
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东北电力大学计算机学院,吉林省电力大数据智能处理工程技术研究中心,国网江苏省电力公司检修分公司,国网吉林省电力有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(51437003);吉林省科技发展计划重点项目(20180201092GX);吉林省科技发展计划(20160623004TC)资助
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由于电网运行数据具有多源、异构、高维等典型大数据特征,使得传统检测方法已无法实现异常数据高效辨识;因此提出一种基于Spark框架的电网运行异常数据辨识与修正新方法。首先,提出了并行化最小生成树方法对待检测数据进行初始聚类;在此基础上结合并行K-means算法对数据进行二次聚类实现异常数据辨识;然后,在Spark框架下设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的异常数据修正模型,实现对异常数据修正。最后,利用某省调度中心SCADA数据对方法的有效性进行了验证,结果表明所提方法能够有效处理电网运行异常数据,具有实
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