基于电网多源数据的电力知识图谱构建方法

电力知识图谱构建方法重复采集电网多源数据,针对构建得到的知识图谱置信度过小的问题,设计一种基于电网多源数据的电力知识图谱构建方法。通过设定实体电网多源数据采集架构,采用局部线性嵌入算法筛选重复采集的电网多源数据。将电力知识间的关系转变可识别特征数值,抽取多源数据中的电力知识划分图谱层级,构建电力知识图谱结构。结合电力知识采集环境完成实验,实验结果表明,文中设计的构建方法准确率为97%,召回率为0.78%,F值为93,满足电力知识图谱的构建需求。

基于边缘计算的低压配电网多源数据处理与融合技术研究

为解决传统低压配电网多源数据处理方法中存在的处理效率低、数据融合效果差等问题,提出基于边缘计算的低压配电网多源数据处理与融合技术研究。利用数据多功能收集方式对初始数据进行收集,并对收集的数据进行预处理,获得相应过滤数据信息;结合融合算法与特征匹配方法对数据进行处理与融合,实现对低压配电网多源数据处理与融合技术的研究。实验结果表明,所提方法对低压配电网多源数据处理的效率较高,数据融合效果较好,符合多元数据处理与融合需求。

电网多源异构缺失数据最优投影整合算法研究

电网多源异构数据分散性较强,导致数据随机缺失问题严重,影响电网整体运行的管理质量。研究了一种电网多源异构缺失数据最优投影整合算法。首先,引入拉格朗日差值方法填充电网多源异构数据中的缺失值。其次,采用经验模态分解方法消除电网多源异构数据中的噪声。最后,建立投影指标函数,将高维电网多源异构数据经过投影处理后转变为一维的投影值。计算模糊聚类迭代适应度,利用混沌文化差分进化算法寻找电网多源异构数据的最优投影方向,完成缺失数据的整合。试验结果表明,所提算法的数据去噪效果较好,去噪后电网多源异构数据并未出现失真现象,并且能够在提高整合精度的同时确保算法运行的稳定性。所提算法数据整合精度受数据缺失的影响较小。该研究能够提高电网多源异构数据的质量,有助于提高电网运行管理水平。