电能计量中的异常数据研究

为了适应我国电网智能化和大数据发展趋势,辅助电力市场决策,分析了在新形势下的电能计量数据特征,建立了异常数据的数学模型,设计了异常数据的处理过程和算法。在数据结构和异常数据挖掘算法中引入异常度概念,提出了规则和算法并用、逐级分布式处理、总体协调修正及人工监督的异常数据处理方式。异常数据的处理过程和算法已成功用于南方电网电能量计量数据平台系统的实现和运行。系统实现和运行实践表明,异常度的引入提高了异常数据在辅助决策中的重要性,丰富了异常数据的概念和应用范围;提出的异常数据处理方式适应电网智能化和大数据形势,提高了异常数据的处理效率和准确度,简化了异常数据的辨识、处理和可视化过程。