典型文献
基于数据挖掘技术的电网时序数据质量维护研究
文献摘要：
随着电力系统智能化水平的不断提高,电网中产生的数据体系也越来越庞大,而数据的质量会直接影响电力系统的运行分析和规划决策.文中基于数据挖掘技术提出一种电网时序数据质量维护体系,筛选不合格的数据,并确定数据所存在的问题,为分析出现问题的原因提供便利.对电力数据及传输过程进行了分析,并指出了可能存在的问题.不同地区的数据具有自身不同的特点,为了提高检测速度,基于决策树算法先对历史数据样本进行决策分析.以某地区的数据训练集为例,对该地区电力数据检测流程进行分析,得到适合该区的检测顺序.针对数据合理性难以检测的问题,利用基于聚类的离群检测法筛选出问题数据,并尝试分析问题数据产生原因.通过算例证明了所提时序数据质量维护流程的有效性和可靠性.
文献关键词：
电网时序数据;数据挖掘;决策树;离群检测;数据质量维护
中图分类号：
作者姓名：
谢瀚阳;彭泽武;唐重阳;肖啸;魏理豪
作者机构：
广东电网有限责任公司信息中心,广州510062;深圳市康拓普信息技术有限公司,广东深圳518034
文献出处：
引用格式：
[1]谢瀚阳;彭泽武;唐重阳;肖啸;魏理豪-.基于数据挖掘技术的电网时序数据质量维护研究)[J].电测与仪表,2022(02):38-44
A类：
电网时序数据,数据质量维护
B类：
数据挖掘技术,电力系统,智能化水平,数据体系,运行分析,规划决策,不合格,出现问题,电力数据,输过,高检,检测速度,决策树算法,历史数据,决策分析,某地区,数据训练,训练集,集为,数据检测,检测流程,合该,数据合理性,离群检测,检测法,问题数据,分析问题,产生原因,例证
AB值：
0.303476
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