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基于时序数据相关性挖掘的WAMS/SCADA数据融合方法
被引量：
35
1
作者
魏大千
王波
+3 位作者
刘涤尘
陈得治
唐飞
郭珂
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期315-320,共6页
在电力系统多运行方式的背景下,研究WAMS/SCADA等量测数据融合是解决大电网在线稳定分析的关键点之一。为此,基于理论分析,从2者数据相关性角度研究了WAMS/SCADA相关性系数,提出了基于时序数据相关性挖掘的WAMS/SCADA数据融合方法。通...
在电力系统多运行方式的背景下,研究WAMS/SCADA等量测数据融合是解决大电网在线稳定分析的关键点之一。为此,基于理论分析,从2者数据相关性角度研究了WAMS/SCADA相关性系数,提出了基于时序数据相关性挖掘的WAMS/SCADA数据融合方法。通过构建Pearson相关性系数,对WAMS/SCADA的相关性进行评估;运用广义EM算法对量测数据曲线时差问题进行函数模型求解;在考虑量测权值的情况下对量测有效性进行分析。结果表明:对3种不同数据进行状态估计后,经过数据融合后的曲线结果在系统稳定时段与出现扰动时段均保持平稳;基于时序数据相关性融合法所得到的状态估计曲线变化趋势与其他算法相同,混合量测状态估计结果误差<5%。IEEE 118节点母线系统算例的仿真结果验证了上述方法的有效性与稳定性。
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关键词
时序数据
相关性挖掘
曲线排齐
WAMS/
scada
系统
数据融合
Pearson相关系数
下载PDF
职称材料
基于EMS时间序列数据的实时全息无损压缩方法的研究与应用
2
作者
黄缙华
周伊琳
《广东电力》
2012年第9期82-86,共5页
针对时间序列数据库存在压缩实时性差、损失数据精度、压缩比低等缺陷,提出了时间序列数据实时全息无损压缩方法。介绍实时全息无损压缩方法利用差值、异或运算等方式实现时间序列数据的快速、无损的高效压缩过程,并在实验室测试中通过...
针对时间序列数据库存在压缩实时性差、损失数据精度、压缩比低等缺陷,提出了时间序列数据实时全息无损压缩方法。介绍实时全息无损压缩方法利用差值、异或运算等方式实现时间序列数据的快速、无损的高效压缩过程,并在实验室测试中通过实时全息无损压缩方法和Zip、Lzo压缩算法对120 MB的相同时间序列数据文件分别进行正弦数据、递增数据、功率扰动数据和开关量数据压缩测试。测试结果表明,实时全息无损压缩方法的压缩比最高可达到100∶1,可实现时间序列数据的无损、高效、快速压缩,具有强大的容错能力。
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关键词
数据采集与监视控制
时间序列数据
实时全息无损压缩方法
Zip压缩算法
Lzo压缩算法
应用
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职称材料
题名
基于时序数据相关性挖掘的WAMS/SCADA数据融合方法
被引量：
35
1
作者
魏大千
王波
刘涤尘
陈得治
唐飞
郭珂
机构
武汉大学电气工程学院
中国电力科学研究院
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期315-320,共6页
基金
国家电网公司大电网重大专项(SGCC-MPLG001-029-2012)~~
文摘
在电力系统多运行方式的背景下,研究WAMS/SCADA等量测数据融合是解决大电网在线稳定分析的关键点之一。为此,基于理论分析,从2者数据相关性角度研究了WAMS/SCADA相关性系数,提出了基于时序数据相关性挖掘的WAMS/SCADA数据融合方法。通过构建Pearson相关性系数,对WAMS/SCADA的相关性进行评估;运用广义EM算法对量测数据曲线时差问题进行函数模型求解;在考虑量测权值的情况下对量测有效性进行分析。结果表明:对3种不同数据进行状态估计后,经过数据融合后的曲线结果在系统稳定时段与出现扰动时段均保持平稳;基于时序数据相关性融合法所得到的状态估计曲线变化趋势与其他算法相同,混合量测状态估计结果误差<5%。IEEE 118节点母线系统算例的仿真结果验证了上述方法的有效性与稳定性。
关键词
时序数据
相关性挖掘
曲线排齐
WAMS/
scada
系统
数据融合
Pearson相关系数
Keywords
time
series
data
correlation
mining
curve
registration
WAMS/
scada
system
data
fusion
Pearson
corre-lation
coefficient
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于EMS时间序列数据的实时全息无损压缩方法的研究与应用
2
作者
黄缙华
周伊琳
机构
广东电网公司电力科学研究院
出处
《广东电力》
2012年第9期82-86,共5页
基金
中国南方电网公司重点实验室电网自动化实验室研究项目(K-GD2011-421)
文摘
针对时间序列数据库存在压缩实时性差、损失数据精度、压缩比低等缺陷,提出了时间序列数据实时全息无损压缩方法。介绍实时全息无损压缩方法利用差值、异或运算等方式实现时间序列数据的快速、无损的高效压缩过程,并在实验室测试中通过实时全息无损压缩方法和Zip、Lzo压缩算法对120 MB的相同时间序列数据文件分别进行正弦数据、递增数据、功率扰动数据和开关量数据压缩测试。测试结果表明,实时全息无损压缩方法的压缩比最高可达到100∶1,可实现时间序列数据的无损、高效、快速压缩,具有强大的容错能力。
关键词
数据采集与监视控制
时间序列数据
实时全息无损压缩方法
Zip压缩算法
Lzo压缩算法
应用
Keywords
scada
time
series
data
real-
time
lossless
compression
technique
Zip
compression
algorithm
Lzo
compression
algorithm
application
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时序数据相关性挖掘的WAMS/SCADA数据融合方法
魏大千
王波
刘涤尘
陈得治
唐飞
郭珂
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
35
下载PDF
职称材料
2
基于EMS时间序列数据的实时全息无损压缩方法的研究与应用
黄缙华
周伊琳
《广东电力》
2012
0
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职称材料
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