【摘 要】
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配电网认知旨在精确快速地把握配电网的运行状态和趋势,是配电网运维调控决策的前提,其难点在于支撑态势评估的特征量往往并不显著。针对上述现象,综述了现有的大数据技术和
【机 构】
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上海交通大学电气工程系,中国电力科学研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然基金青年科学基金项目(51907121);国家自然科学基金联合基金项目(U1766207)
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配电网认知旨在精确快速地把握配电网的运行状态和趋势,是配电网运维调控决策的前提,其难点在于支撑态势评估的特征量往往并不显著。针对上述现象,综述了现有的大数据技术和工程数据集的数据挖掘体系,包含电力系统数据建模与电力数据模型分析所涉及的基础理论、数学工具、处理算法和高维特征及其优越性等。通过建立电网运行的数据模型,为配电系统的运行分析提供全新的切入点,有助于推进智能算法在电力系统中的深度应用。此外,在三型两网的战略目标大背景下,研究也为如何系统性地萃取泛在电力物联网所承载的数据流其隐性价值这一问题提供了解决
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