基于大数据技术的配电网运行可靠性分析

发布时间：2018-12-16 21:04

【摘要】：基于主成分分析法与并行关联规则挖掘技术,提出一种基于大数据技术的配电网运行可靠性分析方法。首先提出了配电网运行可靠性四维指标体系及相关数据来源,再采用主成分分析法,从海量数据中挖掘主要评估指标;针对所得的主要指标,分析相应的影响因素,并采用并行关联规则模型,挖掘出运行可靠性主要指标与各影响因素间的强关联规则,从而获得主要影响因素;最后基于历史数据和实时数据,将上述主要影响因素作为预测的输入量、主要评估指标作为输出量,基于人工神经网络预测方法预测未来一定时间尺度的运行可靠性指标值。算例表明,采用所提方法可快速有效预测配电网运行可靠性。
[Abstract]:Based on principal component analysis (PCA) and parallel association rule mining, a reliability analysis method of distribution network based on big data technology is proposed. First, the four-dimensional index system of distribution network operation reliability and related data sources are put forward, and then the principal component analysis method is used to mine the main evaluation indexes from the massive data. According to the main indexes obtained, the corresponding influencing factors are analyzed, and the strong association rules between the main indexes of operation reliability and the influencing factors are excavated by using the parallel association rules model, and the main influencing factors are obtained. Finally, based on the historical data and real-time data, the main factors mentioned above are taken as the input quantity of prediction, the main evaluation indexes are taken as the output quantity, and the operating reliability index value of a certain time scale in the future is predicted based on the artificial neural network prediction method. An example shows that the proposed method can be used to predict the reliability of distribution network quickly and effectively.
【作者单位】： 配电变压器节能技术北京市重点实验室(中国电力科学研究院);
【基金】：国家电网公司科技项目(EPRIPDKJ[2014]3763号)~~
【分类号】：TM732

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本文编号：2383050