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谢瀚阳,彭泽武,唐重阳,肖啸,魏理豪.基于数据挖掘技术的电网时序数据质量维护研究[J].电测与仪表,2022,59(2):38-44.
XieHanyang,PengZewu,TangChongyang,XiaoXiao,WeiLihao.Research on power grid time-sequence data quality maintenance based on data mining technology[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2022,59(2):38-44.
基于数据挖掘技术的电网时序数据质量维护研究
Research on power grid time-sequence data quality maintenance based on data mining technology
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2022.02.006
中文关键词:  电网时序数据  数据挖掘  决策树  离群检测  数据质量维护
英文关键词:power grid time-sequence data, data mining, decision tree, outlier detection, data quality maintenance
基金项目:
              
作者中文名作者英文名单位
谢瀚阳XieHanyang广东电网有限责任公司信息中心
彭泽武PengZewu广东电网有限责任公司信息中心
唐重阳TangChongyang深圳市康拓普信息技术有限公司
肖啸XiaoXiao深圳市康拓普信息技术有限公司
魏理豪WeiLihao广东电网有限责任公司信息中心
摘要点击次数: 2771
中文摘要:
      随着电力系统智能化水平的不断提高,电网中产生的数据体系也越来越庞大,而数据的质量会直接影响电力系统的运行分析和规划决策。文中基于数据挖掘技术提出一种电网时序数据质量维护体系,筛选不合格的数据,并确定数据所存在的问题,为分析出现问题的原因提供便利。对电力数据及传输过程进行了分析,并指出了可能存在的问题。不同地区的数据具有自身不同的特点,为了提高检测速度,基于决策树算法先对历史数据样本进行决策分析。以某地区的数据训练集为例,对该地区电力数据检测流程进行分析,得到适合该区的检测顺序。针对数据合理性难以检测的问题,利用基于聚类的离群检测法筛选出问题数据,并尝试分析问题数据产生原因。通过算例证明了所提时序数据质量维护流程的有效性和可靠性。
英文摘要:
      With the continuous improvement of the intelligent level of the power system, the data system generated in the power grid is also becoming larger and larger, and the quality of the data will directly affect the operational analysis and planning decisions of the power system. Therefore, this paper proposes a power grid time-sequence data quality maintenance system based on data mining technology to screen out unqualified data to ensure the correctness and reliability of the acquired data. Meanwhile, it can identify problems in the data and help analyze the cause of the problem. Firstly, this paper analyzes the power data and transmission process, and points out the possible problems. The data of different regions have their own different characteristics. In order to improve the detection speed, this paper first makes decision analysis on historical data samples based on decision tree algorithm. This paper takes the data training set of a certain area as an example to analyze the power data detection process in this area, and obtain the detection sequence suitable for the area. Then, for the problem that the data rationality is difficult to detect, this paper adopts the cluster-based outlier detection method to filter the data that does not meet the operational requirements and try to analyze the cause of the problem data. Finally, the effectiveness and reliability of the time-sequence data quality maintenance process proposed in this paper is illustrated by an example.
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