论文摘要
智能电网在长期运行的情况下,会因其内部或者外部因素受到干扰而发生异常,研究出一种能够有效的智能电网大数据流异常状态自动监测方法是非常重要的。针对当前方法存在的监测速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于熵序列的智能电网数据流异常状态监测方法。方法需要在智能电网的大数据流中提取出一段数据流,并选择一个窗口,计算当前考察窗口相对于参考窗口的强度比率,并对其进行异常判定,完成对异常模式的获取。将异常模式中获取的数据流做为监测样本,通过熵序列对智能电网的数据流异常状态进行监测,将监测出的异常数据流进行提取,实现对智能电网大数据流异常状态自动监测。实验结果表明,与当前方法比较基于熵序列的智能电网数据流异常状态监测方法具有较高的监测精度,实用性较强。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘庆连,王雪平
关键词: 智能电网,大数据流,异常状态,自动监测
来源: 计算机仿真 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 福建农林大学计算机与信息学院
基金: 福建省自然科学基金项目(2018J01644),中国-东盟海上合作基金项目(2020399)
分类号: TM76;TP311.13
页码: 364-367
总页数: 4
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