分布式發(fā)電孤島檢測中的數(shù)據(jù)挖掘方法.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從海量的信息中提取出關(guān)鍵信息,在如今的信息化、網(wǎng)絡(luò)化時代,該技術(shù)應(yīng)用涵蓋金融、經(jīng)濟、社會等各個方面。在智能電網(wǎng)海量信息系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠很好地發(fā)揮優(yōu)勢,結(jié)合電力系統(tǒng)專業(yè)化知識,對很多傳統(tǒng)問題提出新的解決方案或應(yīng)對辦法。由于智能電網(wǎng)、分布式發(fā)電系統(tǒng)(distributed generation, DG)具備很多與傳統(tǒng)電網(wǎng)的不同特征,了解其特點提出新的保護運行方案具有重要意義。如今,分布式發(fā)電系統(tǒng)孤島檢測整定閾值的優(yōu)化

2、需求,適合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特點。
　　論文首先討論了智能電網(wǎng)海量信息系統(tǒng)的構(gòu)架,介紹了海量信息的存儲與采集技術(shù),闡述了實時數(shù)據(jù)流的三維預(yù)處理模型,從處理方法、數(shù)據(jù)窗、處理結(jié)果等三個維度進行了概述。根據(jù)智能電網(wǎng)海量信息的特點提出技術(shù)路線的框架。接著,對于數(shù)據(jù)挖掘的算法及種類進行綜述,涵蓋聚類、分類等方面,描述了各類算法最適合應(yīng)用的問題特征,為后文做鋪墊。
　　接著,文章分析了分布式發(fā)電系統(tǒng)中的關(guān)鍵問題——孤島檢測?；仡櫫艘酝鶎τ诠?/p>

3、島檢測的研究工作。本章重點針對多特征判據(jù)的沖突以及單分類器的歸納偏置問題,通過RELIEF算法進行關(guān)鍵特征識別和多分類器綜合利用以降低歸納偏置影響,接著提出基于元學(xué)習策略的孤島檢測方法,實現(xiàn)了良好的實時分類效果。
　　在下一個章節(jié)里,重點對孤島檢測中的自學(xué)習方法進行了研究。論文首先提出利用微網(wǎng)的SCADA系統(tǒng)自動獲取用于訓(xùn)練的原始樣本,然后提出微簇聚類再采樣和加權(quán)集成優(yōu)選樣本的方法來應(yīng)對含概念漂移的實時孤島檢測問題。通過微簇聚類實