典型文献
基于粗糙集的电池储能电站海量数据处理方法
文献摘要：
锂离子电池的储能电站在运行过程中上传的数据量庞大,数据采样率高,增大了实时在线评估工作的难度.如何提取并压缩有效数据,同时保证压缩后的数据具有保真性,成为数据挖掘预处理所面对的主要问题.针对上述问题,选取储能电站特定工况下一个电池簇的数据,利用粗糙集方法,对数据的属性进行约简,根据正态分布的2σ原则对属性值进行二元逻辑划分,将单体电池划分为频繁检测对象和普通检测对象,压缩了在线处理的数据量.最后,对同一电池簇20天内不同工况数据进行验证,证明了该处理方法的有效性.
文献关键词：
储能电站;数据处理;粗糙集;属性约简;统计学
中图分类号：
作者姓名：
陈娟;惠东;范茂松;胡娟;褚永金
作者机构：
中国电力科学研究院有限公司, 北京 100085
文献出处：
引用格式：
[1]陈娟;惠东;范茂松;胡娟;褚永金-.基于粗糙集的电池储能电站海量数据处理方法)[J].中国电力,2022(02):44-50,208
A类：
B类：
粗糙集,电池储能电站,海量数据处理,数据处理方法,锂离子电池,数据量,数据采样,采样率,实时在线,在线评估,评估工作,有效数据,保真性,挖掘预处理,特定工况,电池簇,行约,正态分布,属性值,二元逻辑,逻辑划分,单体电池,在线处理,天内,不同工况,工况数据,该处,属性约简
AB值：
0.447833
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