基于電網運行數據集的電力系統(tǒng)運行評估及優(yōu)化研究.pdf

1、隨著智能電網不斷發(fā)展，電力行業(yè)信息化程度不斷提高，智能化元件設備不斷應用到電力系統(tǒng)，電網自動化平臺積累并處理了海量電力大數據。電力大數據具備大數據的基本特征，具有體量大、多樣性、價值密度低及快速性特點，用傳統(tǒng)數據方法難以及時、有效的處理。此外，電力大數據是電網運行過程中生產設備和監(jiān)控設備產生的數據，具有明顯時序特征。
　　電力大數據的快速增長，給電力生產的計量、優(yōu)化及調度工作帶來的巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的數據處理方法限于數據處理能力，主

2、要基于對整體信息進行采樣，根據對采樣數據確定電網典型運行方式，將電網典型運行方式分析結果進行外推，獲得電網長期運行行為特性。而大數據的處理方法，可以直接以全體數據作為研究對象，利用數據推動的分析方法直接從數據中獲得有效信息，進行電網運行狀態(tài)表征及電網運行優(yōu)化。
　　本文提出了適用于電力大數據的數據預處理方法，利用大數據的冗余特點和電氣量之間的物理關系，對缺陷數據進行修補，提高了電力大數據的利用效率。對電力大數據進行篩選，根據研究目

3、標選取電網運行關鍵信息，構建電網運行數據集，為基于運行數據對電網進行分析提供了數據基礎。提出了區(qū)分關鍵屬性的部分優(yōu)先聚類方法，對電網運行方式進行聚類。在此基礎上求取電網典型運行方式，為電網優(yōu)化研究提供有效的工具。
　　通過提取電力大數據集每個時刻關鍵屬性數據，生成對應時刻的電網運行方式特征參數數據集，并用聚類及聚類融合方法對該數據集進行聚類，可以得到電網典型運行方式及各典型運行方式出現概率，本文建立了基于電網運行數據集的電網有功網