全面数据质量管理框架在配电网领域的应用分析

• 作者: 李珊 梁朔 秦丽文 陈绍南 高立克
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 数据质量管理 配电网 离群值检测 数据处理
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 62-68
• 页数: 7页
• 分类号: TM712
• 字数: 5767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19635/j.cnki.csu-epsa.000397

摘要

电力数据质量问题日益突出,影响了电力数据挖掘和能源大数据分析的准确性和有效性.本文针对当前电力系统新环境下配电网数据特点及产生数据质量问题的原因进行梳理,获得数据质量出现的主要影响因素;给出提升配电网数据质量的管理平台架构,并对数据质量评价和数据质量控制两个核心技术内容进行分析;提出考虑数据质量管理需求的异常数据剔除及修复策略,实现对不同类型的数据进行动态治理及数据修复.最后通过实际配电网数据验证了质量管理和提升效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁朔	广西电网有限责任公司电力科学研究院	23	40	4.0	5.0
2	高立克	广西电网有限责任公司电力科学研究院	50	214	8.0	12.0
3	李珊	广西电网有限责任公司电力科学研究院	12	60	5.0	7.0
4	秦丽文	广西电网有限责任公司电力科学研究院	12	20	2.0	4.0
5	陈绍南	广西电网有限责任公司电力科学研究院	9	27	2.0	5.0