针对海量变电站遥测数据堆积,导致数据修正误差较大的问题,设计基于结构化数据传送(Structured Data Transfer,SDT)的智慧变电站站端遥测数据修正系统。通过遥测数据前端处理模块并行处理转换数据。利用遥测数据判读模块,结合专家测试...针对海量变电站遥测数据堆积,导致数据修正误差较大的问题,设计基于结构化数据传送(Structured Data Transfer,SDT)的智慧变电站站端遥测数据修正系统。通过遥测数据前端处理模块并行处理转换数据。利用遥测数据判读模块,结合专家测试库知识判读反馈数据。根据实际数据中显著数据污染率,确定待修正遥测数据。结合异常数据决策规则,应用基于SDT数据修正技术压缩海量遥测数据,避免待修正遥测数据大量堆积。设定SDT数据压缩强制记录限度,将最大误差序列作为系统输入量,构建修正函数,获取站端遥测数据修正结果。测试结果表明,该系统修正的视在功率数据和电流与理想数据存在最大为0.2 MVA和8 A的误差,能够为智慧变电站稳定运行提供可靠数据。展开更多
文摘针对海量变电站遥测数据堆积,导致数据修正误差较大的问题,设计基于结构化数据传送(Structured Data Transfer,SDT)的智慧变电站站端遥测数据修正系统。通过遥测数据前端处理模块并行处理转换数据。利用遥测数据判读模块,结合专家测试库知识判读反馈数据。根据实际数据中显著数据污染率,确定待修正遥测数据。结合异常数据决策规则,应用基于SDT数据修正技术压缩海量遥测数据,避免待修正遥测数据大量堆积。设定SDT数据压缩强制记录限度,将最大误差序列作为系统输入量,构建修正函数,获取站端遥测数据修正结果。测试结果表明,该系统修正的视在功率数据和电流与理想数据存在最大为0.2 MVA和8 A的误差,能够为智慧变电站稳定运行提供可靠数据。