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基于PCA和XGBoost的D-PMU实时扰动预测研究
1
作者
袁智勇
熊瑶
+4 位作者
葛宁超
秦拯
于力
徐全
林跃欢
《计算技术与自动化》
2022年第4期140-143,共4页
随着具有高频数据流特性的D-PMU设备的广泛应用和普及,配电网系统中的量测数据量爆炸式增长,对大数据处理技术的要求越来越高。为了配电网能够可靠稳定运行,准确并及时对D-PMU存在的扰动进行在线预测分类显得非常重要。因此,提出了基于S...
随着具有高频数据流特性的D-PMU设备的广泛应用和普及,配电网系统中的量测数据量爆炸式增长,对大数据处理技术的要求越来越高。为了配电网能够可靠稳定运行,准确并及时对D-PMU存在的扰动进行在线预测分类显得非常重要。因此,提出了基于Spark的计算平台,采用PCA算法对D-PMU时间序列特征进行提取,结合XGBoost算法对D-PMU主要的扰动特征进行预测分类。实验结果表明提出的方法提高了D-PMU扰动分类的准确性,并且算法的计算速度也有显著的提升,确保了数据处理的实时性。
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关键词
d-pmu流数据
SPARK
扰动预测
XGBoost
PCA
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题名
基于PCA和XGBoost的D-PMU实时扰动预测研究
1
作者
袁智勇
熊瑶
葛宁超
秦拯
于力
徐全
林跃欢
机构
南方电网科学研究院
湖南大学
出处
《计算技术与自动化》
2022年第4期140-143,共4页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902900)。
文摘
随着具有高频数据流特性的D-PMU设备的广泛应用和普及,配电网系统中的量测数据量爆炸式增长,对大数据处理技术的要求越来越高。为了配电网能够可靠稳定运行,准确并及时对D-PMU存在的扰动进行在线预测分类显得非常重要。因此,提出了基于Spark的计算平台,采用PCA算法对D-PMU时间序列特征进行提取,结合XGBoost算法对D-PMU主要的扰动特征进行预测分类。实验结果表明提出的方法提高了D-PMU扰动分类的准确性,并且算法的计算速度也有显著的提升,确保了数据处理的实时性。
关键词
d-pmu流数据
SPARK
扰动预测
XGBoost
PCA
Keywords
d-pmu
flow data
Spark
disturbance prediction
XGBoost
PCA
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA和XGBoost的D-PMU实时扰动预测研究
袁智勇
熊瑶
葛宁超
秦拯
于力
徐全
林跃欢
《计算技术与自动化》
2022
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