典型文献
基于相关性分析的配电网多源数据质量提升方法
文献摘要：
智能配电网采集数据来源广、数据质量较差,价值密度低.因此首先对配电网中各类系统采集的数据应用K-means聚类算法进行特征提取,结合局部异常因子(LOF)算法进行异常检测,筛选出异常数据;随后根据数据的多维特征运用相关性分析结合数据特征对异常数据进行修正;最后通过实际工程应用,验证多源数据质量提升方法的数据修正效果.
文献关键词：
数据质量;关联分析;智能配电网;聚类算法;多源数据
中图分类号：
作者姓名：
蒙小胖;孙常浩;蔡雷鸣;施广德;金舒
作者机构：
陕西省地方电力(集团)有限公司宝鸡供电分公司,陕西 宝鸡 721000;国电南京自动化股份有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]蒙小胖;孙常浩;蔡雷鸣;施广德;金舒-.基于相关性分析的配电网多源数据质量提升方法)[J].计算机时代,2022(06):1-5
A类：
B类：
多源数据,数据质量提升,提升方法,智能配电网,采集数据,数据来源,价值密度,数据应用,means,聚类算法,局部异常因子,LOF,异常检测,异常数据,多维特征,数据特征,实际工程应用,数据修正
AB值：
0.32483
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