基于大数据背景的电力调度数据智能估计技术研究

原野， 田园， 黄祖源， 保富， 闵侯

(1.云南电网有限责任公司信息中心，云南 昆明 650500； 2.云南云电同方科技有限公司，云南 昆明 650500)

0 引 言

随着当前电力行业的飞速发展，社会各项经济活动对于智能化电网提出了越来越高的要求[1]。电力系统的数据处理能力较先前有了显著的提高，不但数据采样精度得到了提高，且数据的采集量也有了显著提高[2]。这些数据对于电力调度实时状态的预估，以及电网运行的安全性、可靠性与稳定性起到了至关重要的作用[3]。因此，数据的质量显得十分的重要。由于外部干扰及其他多方面的因素影响，电力系统状态数据在传输过程中无法避免会出现错误，这对智能电网进行实时的电力调度状态预估以及安全稳定运行造成不利的影响[4]。因此需要根据电力系统的实时状态对电力系统的状态数据进行有效的检测与辨识[5]。

1 错误数据检测与辨识

目前对于错误数据进行检测与辨识的主要是基于状态估计策略实现。基于独立存在的单一数据切面的状态估计对于多个存在关联关系的错误数据的辨识大概率会出现残差污染和残差淹没，从而导致错误数据的误检和漏检。基于电力调度大数据背景的数据挖掘技术，其状态智能估计技术能够实现对错误数据的快速自主定位，完全能够达到当前电力调度所需的在线实时性要求[6]。

国内国际上对于从多种方向对电力系统大数据进行了深入的研究。电力系统大数据技术的研究重点主要涉及到如下几个方面，即大数据的传输、大数据的存储以及大数据的分布式计算技术等。……