【摘 要】
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简述大数据环境下,电网安全特征选择的现状与问题。提出了一种基于电网特征量相关性分组、适应于电网运行大数据的在线分布式安全特征选择方法,该方法能在线挖掘出关键的电网
【机 构】
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清华大学电机工程与应用电子技术系; 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室清华大学; 广东电网有限责任公司电力调度控制中心;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB228203);国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(51321005);中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJ00000058)~~
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简述大数据环境下,电网安全特征选择的现状与问题。提出了一种基于电网特征量相关性分组、适应于电网运行大数据的在线分布式安全特征选择方法,该方法能在线挖掘出关键的电网安全运行特征。首先阐述了单个计算节点上电网安全特征选择方法,接着提出了基于电网特征量分组的分布式安全特征选择方法;由于电网特征量分组情况会对特征选择结果产生较大影响,故提出了基于电网特征量相关性分组的策略,尽量使得同一组内的电网特征量相关性较大,不同分组间的电网特征量相关性较小。IEEE 9节点系统和广东实际省网系统算例验证了该方法的实用性和有效性,表明了该方法能够快速挖掘出电网运行的薄弱点,帮助电网运行人员准确地把握电网安全运行特征,同时也对比了该方法相比传统方法在计算准确性和计算速度方面的优势。
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