文档名：基于大数据平台的电压质量诊断与应用分析
摘要：针对传统电压质量异常识别方法效率低下,难以做到全面的识别与监控的问题.文中搭建了电压质量诊断与分析平台模型,通过主成分分析得到影响端用户电压监测分析、配网低压台区运行状态分析等应用的主成分,对数据进行降维,实现数据的简化处理.聚类分析筛选出符合异常特征的电压异常数据,利用电压异常模型确定异常数据,生成电压异常识别结果.基于J2EE技术框架在末端用户电压监测分析、配网低压台区运行状态分析、配网线路故障判断分析等方面进行可视化展示.
作者：保富 高宇豆Author：BaoFu GaoYudou
作者单位：云南电网有限责任公司信息中心,昆明650217
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2023, 60(10)
分类号：TM933
关键词：主成分分析 模糊聚类 电压质量 J2EE
Keywords：principalcomponentanalysis fuzzyclustering voltagequality J2EE
机标分类号：TP311.13TM711R197.32
在线出版日期：2023年10月25日
基金项目：基于大数据平台的电压质量诊断与应用分析[
期刊论文] 电测与仪表--2023, 60(10)保富 高宇豆针对传统电压质量异常识别方法效率低下,难以做到全面的识别与监控的问题.文中搭建了电压质量诊断与分析平台模型,通过主成分分析得到影响端用户电压监测分析、配网低压台区运行状态分析等应用的主成分,对数据进行降维,实...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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