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变负荷模式下电力多级冗余数据精细化校验算法
文献摘要：
由于已有算法未能对电力数据进行聚类处理,导致查全率下降,为此,提出一种变负荷模式下电力多级冗余数据精细化校验算法.在变负荷模式下,通过电力信号的稀疏特性,将变换系数线性投影到低维观测向量,求解稀疏最优化高概率,完成数据采集.采用遗传聚类优化算法对采集的电力数据进行聚类划分.根据聚类结果,引入层次分析法获取不同数据之间的关联关系,构建电力多级冗余数据精细化校验准则,并通过其完成数据校验.实验结果表明,所提算法能有效降低校验用时和额外存储开销,增加查全率和校验结果的准确性.
文献关键词：
变负荷模式;电力多级冗余数据;精细化;校验;聚类
中图分类号：
作者姓名：
余旭阳;严慧峰;向颖;徐秀敏
作者机构：
国网湖南省电力有限公司发展策划部,长沙410007;北京国电通网络技术有限公司规划与计划管理业务事业部,北京100085
文献出处：
引用格式：
[1]余旭阳;严慧峰;向颖;徐秀敏-.变负荷模式下电力多级冗余数据精细化校验算法)[J].吉林大学学报（信息科学版）,2022(03):496-502
A类：
变负荷模式,电力多级冗余数据
B类：
校验算法,电力数据,查全率,稀疏特性,换系,数线,低维,测向,聚类优化,关联关系,数据校验,外存,存储开销,加查,和校验
AB值：
0.219184
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