基于特征聚类分析的大规模发电数据异常辨识方法

• 作者: 俞蕙 周剑 李智勇 郭少青
• 来源期刊: 南方能源建设
• 学科: 工学
• 关键词: 发电量集抄 特征聚类分析 异常数据辨识 电源特性
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 规划咨询
• 页码范围: 35-39,34
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 3831字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2018.01.005

摘要

目前电厂发电量数据集抄已在各电网公司得到了广泛应用.针对电量集抄中首要解决的异常数据辨识问题,深入分析了不同类型电源的自身特性,基于特征聚类分析技术,提出了不同类型电源日发电量异常的辨识条件,由此构建了基于特征聚类分析的大规模发电数据异常辨识方法,最后基于某省网的实际数据,验证了所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周剑	中国南方电网有限责任公司电力调度控制中心	29	276	10.0	16.0
2	郭少青		28	85	5.0	8.0
3	李智勇	中国南方电网有限责任公司电力调度控制中心	5	12	3.0	3.0
4	俞蕙	中国南方电网有限责任公司电力调度控制中心	2	8	2.0	2.0