智能配电网大数据全景风险评估与自愈控制方法
Panoramic risk assessment and self- healing control of big data on smart distribution grid作者机构：常州工学院电气与光电工程学院江苏常州213002 河海大学计算机与信息学院南京210098 河海大学江苏省输配电装备技术重点实验室江苏常州213022
出 版 物：《工业仪表与自动化装置》 (Industrial Instrumentation & Automation)
年 卷 期：2016年第3期
页 面：14-18,30页
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
基 金：江苏省输配电装备技术重点实验室开放基金资助项目(2013JSSPD03) 常州市应用基础研究计划资助项目(CJ20159024) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ14_0140)
摘 要：该文对配电网大数据进行初始聚类划分,根据智能配电网运行状态建立关联规则,实现扩展聚类的划分;基于扩展聚类,根据当前数据预测运行状态,从而确定自愈控制策略,进行智能配电网全景风险管控和自愈控制。指出了大数据技术在配电网安全稳定分析及智能预警等方面的广阔应用前景,并分析了大数据时代配电网智能化发展所面临的若干挑战。
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