【摘 要】
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智能配电网态势感知是配电系统可靠、经济和安全运行的重要基础，其数据的规模和类型正在快速增长，呈现出典型的电力大数据特征。针对智能配电网微型PMU系统采集和处理的数据呈海量增长的趋势，文章介绍了一种基于微型PMU数据挖掘的智能配电网态势感知方法，快速准确地判断出系统安全状态。该方法首先通过移动和动态时间窗口对采集数据进一步挖掘各类事件的典型特征量，然后根据区域选择和事件类型进行分层标记，降低机器学习
【机 构】
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广西电网有限责任公司电力科学研究院
【基金项目】
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南网公司科技项目（GXKJXM20190607）；
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智能配电网态势感知是配电系统可靠、经济和安全运行的重要基础，其数据的规模和类型正在快速增长，呈现出典型的电力大数据特征。针对智能配电网微型PMU系统采集和处理的数据呈海量增长的趋势，文章介绍了一种基于微型PMU数据挖掘的智能配电网态势感知方法，快速准确地判断出系统安全状态。该方法首先通过移动和动态时间窗口对采集数据进一步挖掘各类事件的典型特征量，然后根据区域选择和事件类型进行分层标记，降低机器学习算法的运算维度，提高计算效率。随后文章设计了三类型分类器并通过与其他两类分类器进行比较。通过算例测试数据得出所提分类器各项性能指标优异，可见该分类器对于智能配电网态势感知体系建立具有重要的参考价值。
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