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文檔簡介
1、隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的增大、量測技術(shù)的發(fā)展與成本下降,電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)快速增長趨勢,逐步具備了大數(shù)據(jù)特征。充分利用大數(shù)據(jù)來改善電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運(yùn)行與控制已受到越來越廣泛重視,這樣如何評估大數(shù)據(jù)的質(zhì)量就是一個(gè)值得研究的重要問題。在數(shù)據(jù)質(zhì)量提高技術(shù)如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合、相似記錄檢測等方面,已有相當(dāng)多的研究報(bào)道。然而,在數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估方面,研究工作還相當(dāng)初步。
在此背景下,針對電力系統(tǒng)特征和電力大數(shù)據(jù)質(zhì)量特性,提出一種電力大數(shù)據(jù)質(zhì)量
2、綜合評估方法。對大批量的評估總體,有時(shí)各類質(zhì)量的實(shí)際分布差別很大,那么采用組合的評估方法就比較合理,因此將熵權(quán)法和灰類評估法結(jié)合起來,在Hadoop平臺上構(gòu)建電力大數(shù)據(jù)質(zhì)量評估模型,該模型詳細(xì)地列出電力大數(shù)據(jù)狀態(tài)評估的步驟。
本文將電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)作為主要研究對象,闡述了電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量面臨的主要問題,參照國際標(biāo)準(zhǔn)ISO/IEC25012,并從電力系統(tǒng)存在的質(zhì)量問題及電力大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),首先提煉出電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的一般指標(biāo),構(gòu)建
3、電力大數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的指標(biāo)體系,針對大數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性問題,利用 MapReduce并行化K-means聚類算法來實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)樣本集的快速預(yù)處理。然后利用熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)體系中的指標(biāo)各類數(shù)據(jù)集的客觀權(quán)重,最后采集某市電力公司所采集的用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析,采用灰色評估法判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量所屬等級,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對樣本數(shù)據(jù)集的綜合評價(jià)。計(jì)算結(jié)果表明,所提出的方法可以通過業(yè)務(wù)規(guī)則和需求對指標(biāo)體系有一個(gè)定量的描述,灰色熵權(quán)綜合評估法評價(jià)大數(shù)據(jù)質(zhì)量在
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