基于DGMM的智能变电站网络流量预测

发布时间：2017-08-11 13:08

  本文关键词：基于DGMM的智能变电站网络流量预测

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【摘要】：提出一种基于动态灰色马尔科夫模型(dynamic gray Markov model,DGMM)的智能变电站网络流量预测方法.根据灰色预测理论对网络流量进行初步预测;针对初步预测误差,利用K-means聚类算法实现状态的划分,建立马尔科夫模型对预测误差进行动态校正;对K-means中的K值进行了讨论.利用真实环境下采集到的流量数据对所提方法进行测试.结果表明,该模型的平均预测误差仅有4%,能够满足预测要求,为智能变电站网络性能分析预测、网络故障和病毒入侵预警提供决策依据.
【作者单位】： 湖北省电力公司电力科学研究院;
【关键词】： 智能变电站 网络流量预测 动态灰色马尔科夫模型
【基金】：湖北省电力公司电力科学研究院科技项目(编号:521532120008)
【分类号】：TM63;TP393.06
【正文快照】： 随着工业级网络通信技术、电子及光电采集等技术的发展以及IEC 61850标准的不断完善,以网络通信平台为基础,实现变电站检测信号、控制命令、保护跳闸命令的数字化采集、传输、处理和数据共享的智能变电站技术受到电力及相关企业的关注,并逐渐成为新建变电站的主流.智能变电站

【参考文献】

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本文编号：656265