基于分布式并行计算的电力系统不良数据识别方法

电力系统不良数据识别方法以单一误差为标准多次比对、多次循环,难以同时处理大量数据,导致不良数据识别误差大、速率低。为改进不良数据识别方法存在的缺陷,设计了基于分布式并行计算的电力系统不良数据识别方法。采用MapReduce模型搭建分布式并行计算框架;设定不良数据判断标准,预处理电力数据;利用标准残差向量和残差灵敏度,识别电力系统不良数据。通过试验验证识别方法的应用效果,结果表明所提方法的平均识别相对误差为12.51%,多种类不良数据漏检率较低,证实了该识别方法的应用效果良好。