面向脏数据的贝叶斯统计建模研究

为了处理贝叶斯建模中的脏数据,通常会有2种解决方法。一种是对整个数据集进行清洗,但这种方法的代价很高,且对中型或大型的数据集可行性较低。另一种是使用点估计,这种点估计的方法虽然能有效减少清洗的代价,但是对训练出来贝叶斯模型的可信程度没有保证。针对上述清洗方法中存在的问题,本文提出了一种基于区间的贝叶斯统计建模方法,简称区间贝叶斯建模。区间贝叶斯建模结合中心极限定理,使用区间估计的方法,保证了真实的后验概率会以一定的概率落在后验概率区间内。实验结果表明,区间贝叶斯建模通过清洗少量的样本,便能够训练出良好的贝叶斯模型,有效改善了清洗成本,并在精度和召回率上比不清洗任何数据的情况有显著的提升。

基于语义集成的营配融合研究与应用

为了解决配网生产与客户营销系统之间的信息集成问题,结合生产实践,文章对电力公司生产与营销信息集成的关键模型进行了研究。通过对比分析生产与营销业务中关键概念的IEC61968模型,理清了用户接入点、计量点以及受电点标准模型,为基于IEC61968/61970标准的语义集成营配贯通实现打下了基础。给出了建立配网生产系统与营销系统语义模型的过程并描述了基于统一模型驱动的营配集成开发方法,可用于指导营配信息集成工作。

智能识别技术及其在变压器保护屏系统中的运用

当前我国智能化技术不断更新升级,给各领域发展提供助力,将其与变压器保护系统结合起来能够为变压器运行提供更加智能化的保护。本文对变压器保护工作的意义进行了分析,而后就临安电网中变压器保护屏运行保护系统的智能设计进行了全面探讨,为电网保护系统设计同仁提供一些参考。

基于主动学习的数据清洗系统

ADC(Active learning based data cleaning system)运用主动学习的方法,在高效的清洗过程中,部分利用用户交互,提升模型清洗能力,提高数据质量。ADC包含学习模块和选择模块。在学习模块中,模块维护一个概率分类器,计算确定度(模型对修复结果的确定程度),利用确定度为数据修复做决策。在选择模块中,模块运行数据选择算法,选择最不确定、最有利于数据质量提升的数据交给用户清洗,再选择高分类贡献度的干净数据补充到训练集中,逐步提升模型的修复能力。系统演示表明,ADC系统只需要很少的用户参与,就可以极大地提高数据质量,从而提升了数据清洗的效率。

支撑新型电力系统的配电网数据质量评估与异常检测方法研究

随着新型电力系统建设的不断推进,电网数字化水平不断提高,积累了海量的配电数据。多源异构海量数据存在繁杂冗余、质量差等问题,难以满足新型电力系统对可观可控配电网的需求。研究了配电网数据质量评估与异常检测方法,首先提出基于MVSD的缺失值填补方法和S-H-ESD的异常点检测方法;然后对低压用户负荷数据进行电压相关性计算并降维,根据电量守恒原理拟合用户电量曲线,实现多维度数据质量量化评估和异常监测;最后利用实际数据验证了方法的合理性和有效性,能提高配电网数据质量,支撑新型电力系统建设。

一种基于确定度的交互式迭代数据清洗方法

自动化的数据清洗技术可以极大地提升数据清洗的效率,但会导致一定的错误率和不可靠的结果,通过引入人的参与,对建议修改值进行检查可避免错误的修改,同时对最终结果的可靠性有直观的评估。基于上述考虑,本文提出了一种基于确定度的交互式迭代清洗方法,该方法利用主动学习技术,将基于统计方法的数据清洗技术和人的参与相结合,在迭代过程中不断提升清洗模型的清洗能力和数据质量,同时最小化人的参与度。具体地,此方法包含一个基于确定度的自动清洗模型,对数据是否需要修改的必要性进行度量,可有效减少错误的修复;此外,本文还定义了确定度增益,表示数据是保留、还是修改的分歧程度,将分歧最大的建议修改值交与人查看,以减小人的参与度。最终,本文在多个实验数据上验证了方法的有效性。

含新能源的配电网保护一体化管控体系建设

1背景浙江省杭州市临安区地形复杂多样,西部的丘陵山地与东部的河网湖泊各成一体。与之对应的国网杭州市临安区供电公司(以下简称公司)所属配电网设备装配水平各异,既有密布地下的电缆化城区配电网,也有穿山越岭的架空导线山区配电网,其中的79座分布式新能源电站又时时影响着电网运行。区域发展的差异导致域内配电网保护规范化管控水平高低不一,故障隔离率与供电可靠性区域差异导致城乡用电体验差距较大。

论便携式应急指挥一体化平台

本文首先论述了便携式应急指挥一体化平台的设计思路和原则、总体技术路线及关键技术,然后对便携式应急指挥一体化平台的装置、系统功能和性能加以介绍,然后分析了其技术特点以期为相关理论研究及其实践工作提供相应的参考依据。