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摘要:
分析了实际电力系统中负荷异常数据的主要成因,并针对2类主要的坏数据各自的特点,分别使用不同的方法处理负荷预测样本数据.针对自动化系统故障造成的坏数据,提出了具有负荷预测应用特点的总加值动态多源处理技术,从而能够充分利用采集设备或网络通道对负荷总加值而言的多重冗余配置;针对大负荷的突发性偶然波动造成的坏数据,采用对电网终端负荷的逐一扫描辨识,部分避免了对单一总加数据预处理的误判和漏判.
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文献信息
篇名 EMS中负荷预测不良数据的辨识与修正
来源期刊 电力系统自动化 学科 工学
关键词 能量管理系统(EMS) 负荷预测 异常数据辨识 多源数据
年,卷(期) 2006,(15) 所属期刊栏目 工程应用
研究方向 页码范围 85-88
页数 4页 分类号 TM7
字数 4460字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1026.2006.15.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何桦 5 99 3.0 5.0
2 顾全 6 87 3.0 6.0
3 叶锋 3 78 3.0 3.0
4 张高峰 1 63 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (62)
共引文献  (403)
参考文献  (5)
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同被引文献  (181)
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2019(42)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(41)
2020(15)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(13)
研究主题发展历程
节点文献
能量管理系统(EMS)
负荷预测
异常数据辨识
多源数据
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
出版文献量(篇)
12334
总下载数(次)
31
总被引数(次)
449556
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