基于大數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)信息質量評估.pdf

1、隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的增大、量測技術的發(fā)展與成本下降,電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)快速增長趨勢，逐步具備了大數(shù)據(jù)特征。充分利用大數(shù)據(jù)來改善電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運行與控制已受到越來越廣泛重視,這樣如何評估大數(shù)據(jù)的質量就是一個值得研究的重要問題。在數(shù)據(jù)質量提高技術如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合、相似記錄檢測等方面，已有相當多的研究報道。然而,在數(shù)據(jù)質量的評估方面,研究工作還相當初步。
　　在此背景下，針對電力系統(tǒng)特征和電力大數(shù)據(jù)質量特性，提出一種電力大數(shù)據(jù)質量

2、綜合評估方法。對大批量的評估總體,有時各類質量的實際分布差別很大,那么采用組合的評估方法就比較合理，因此將熵權法和灰類評估法結合起來，在Hadoop平臺上構建電力大數(shù)據(jù)質量評估模型，該模型詳細地列出電力大數(shù)據(jù)狀態(tài)評估的步驟。
　　本文將電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)作為主要研究對象，闡述了電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)質量面臨的主要問題，參照國際標準ISO/IEC25012，并從電力系統(tǒng)存在的質量問題及電力大數(shù)據(jù)的特點，首先提煉出電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)質量評估的一般指標，構建

3、電力大數(shù)據(jù)質量評估的指標體系，針對大數(shù)據(jù)處理的時效性問題，利用 MapReduce并行化K-means聚類算法來實現(xiàn)大數(shù)據(jù)樣本集的快速預處理。然后利用熵權法計算指標體系中的指標各類數(shù)據(jù)集的客觀權重，最后采集某市電力公司所采集的用戶用電負荷數(shù)據(jù)進行算例分析，采用灰色評估法判斷數(shù)據(jù)質量所屬等級，在此基礎上實現(xiàn)對樣本數(shù)據(jù)集的綜合評價。計算結果表明，所提出的方法可以通過業(yè)務規(guī)則和需求對指標體系有一個定量的描述，灰色熵權綜合評估法評價大數(shù)據(jù)質量在