一种基于大数据的电能质量监测方法

    公开(公告)号:CN110118898A

    公开(公告)日:2019-08-13

    申请号:CN201810111235.6

    申请日:2018-02-05

    Abstract: 本发明具体涉及一种基于大数据的电能质量监测方法,包括建立设备的电能质量影响模型即在给定影响设备的特征后,设备产生各种电能质量事件的概率;模拟生成全网电能质量事件生成电网一个时间截面下各个节点的电能质量事件;全网电能质量事件预测;在一个时间截面中,通过已监测的电能质量事件,预测全网电能质量事件;优化安装位置;找到最难预测的节点,安装一台电能质量监测仪。本发明能够实现:已安装监测仪的节点,可获得完整监测数据(事件);未安装监测仪的节点,利用已观测数据对电能质量数据(事件)进行预测;在给定监测仪数量情况下,通过优化监测仪安装位置,使得对未安装监测仪节点的电能质量数据估算“准确度”最高。

    一种电网电压异常原因数据检查及优化方法

    公开(公告)号:CN110687346A

    公开(公告)日:2020-01-14

    申请号:CN201810721915.X

    申请日:2018-07-04

    Abstract: 本方法为一种电网电压异常原因数据检查及优化方法包括:一对无效数据进行检查与优化;对于数据电压、电流、有功、无功、电量及配变参数的不匹配问题,采用数据佐证方式自动更正;对于无法佐证的数据,对该段数据做剔除处理;二对缺失的数据进行数据匹配的原则进行,利用历史数据来与当天数据匹配;如果未匹配到数据,将该计量点的该段所有数据剔除;三对异常数据进行识别并优化:采用统计方法检测数值属性;利用聚类方法检测异常记录、利用模型方法发现不符合现有模式异常记录、关联规则方法发现数据集中不符合具有高置信度和支持度规则异常数据;四对输出的数据进行数据标准化。本方法能够对检测数据中存在的错误和不一致,剔除或者改正它们。

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