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摘要:
配电变压器作为配用电系统的关键环节,由于分布面广、网络结构复杂、运行环境恶劣等客观条件的制约,其数据在实际运行中常存在大量异常和缺失情况.为解决上述问题,以现实中的配电变压器数据为研究样本,首先分析了配电变压器数据异常和数据丢失2类情况的产生原因,之后采用小样本数据进行算法研究,针对配电变压器数据异常问题提出基于Kernel Smoothing技术的异常数据识别方法,针对配电变压器数据丢失问题提出了基于Pearson相关系数与回归模型相结合的缺失数据恢复方法.为验证所提方法能够满足TB级数据的运算效率,采用6台服务器搭建Spark并行计算结构,对大样本的配电变压器数据进行了异常数据的识别和缺失数据的恢复,相关结果证明了所提方法的实际价值.
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文献信息
篇名 针对配电变压器的数据清洗方法
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 配电变压器 数据清洗 Spark技术 大数据
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 自动化
研究方向 页码范围 1008-1014
页数 7页 分类号 TM721
字数 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2016.1513
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 王鹏 100 911 17.0 27.0
2 徐岩 118 1513 20.0 35.0
3 刘沅昆 4 24 3.0 4.0
4 栾文鹏 1 0 0.0 0.0
5 郭屾 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (135)
共引文献  (783)
参考文献  (11)
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同被引文献  (0)
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2013(22)
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2014(21)
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  • 引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
配电变压器
数据清洗
Spark技术
大数据
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
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
9975
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39
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