基于电力调度大数据的状态估计智能分析技术

• 作者: 关潇濛 句荣滨 孙畅岑 王巍 王志宏
• 来源期刊: 东北电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力大数据 状态估计 转移潮流 智能分析
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 专论
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 2460字
• 语种: 中文

摘要

智能电网需要全景的状态数据,针对电网运行、检修过程中产生的海量异构、多态数据,即电力调度大数据,进行数据质量分析和错误数据的精确定位是当前重要的研究课题.基于电力调度大数据和转移潮流算法的状态估计智能分析技术,对SCADA量测进行错误数据的精确定位,通过实际应用验证了新方法的准确性,为其他应用大数据提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	句荣滨		2	0	0.0	0.0
2	孙畅岑		3	0	0.0	0.0
3	王巍		2	0	0.0	0.0
4	关潇濛		1	0	0.0	0.0
5	王志宏		1	0	0.0	0.0