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公开(公告)号：CN108596475B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810366777.8
申请日：2018-04-23
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了属于PMU数据恢复技术领域的一种基于插值区间动态变化的PMU数据恢复方法。所述方法包括：根据PMU丢失数据的实际场景，定义了单点数据丢失场景和连续多点数据丢失场景；确定丢失数据的恢复顺序，提出了一种基于插值区间动态变化的优先级恢复方法；恢复丢失数据，提出了改进的三次样条插值函数，通过对变量提出约束条件，使得样条曲线更加平坦。本发明在系统处不同状态下，对不同类型的丢失数据均可有效恢复，解决了传统方法在连续多点数据丢失场景下的失真问题，对于保证PMU数据质量有着重大意义和较大价值。
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公开(公告)号：CN112733081A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110030015.2
申请日：2021-01-11
申请人： 国网新疆电力有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于谱聚类的PMU不良数据检测方法，包括：基于四点数据斜率特征构建决策树模型，并利用该决策树模型辨识事件数据、以及正常数据和不良数据；对于辨识出的包含正常数据和不良数据的数据集合A，利用3σ准则进行初步筛选，将数据集合划分为A1、A2、与A3三个部分，其中A1部分与A2部分分别为正常数据与不良数据，A3部分中包含了正常数据和不良数据；利用谱聚类的方法，构造数据之间的权重距离矩阵，从而在A3部分中检测出不良数据。该方法能通过数据间的权重准确检测偏差值较小的不良数据。
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公开(公告)号：CN109711012A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811533374.4
申请日：2018-12-14
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于奇异谱分析的PMU单通道丢失数据的恢复方法，首先定义PMU中某一通道数据丢失的场景，具体包括单一时刻数据丢失、多点连续时刻数据丢失和多点不连续时刻数据丢失场景；根据待处理PMU的数据丢失位置确定数据丢失场景的类型；利用待处理PMU数据构造原始时间序列，将原始时间序列中的丢失位置设为零，再对该时间序列进行奇异谱分析得到重构的时间序列；再利用所述重构的时间序列多次循环迭代，对不同场景下的丢失数据进行恢复，还原PMU丢失的数据。上述方法可以解决在多点连续时间数据丢失场景下的失真问题，能有效恢复其动态变化趋势，对于保证PMU数据质量有着重大意义和较大价值。
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公开(公告)号：CN108596475A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810366777.8
申请日：2018-04-23
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了属于PMU数据恢复技术领域的一种基于插值区间动态变化的PMU数据恢复方法。所述方法包括：根据PMU丢失数据的实际场景，定义了单点数据丢失场景和连续多点数据丢失场景；确定丢失数据的恢复顺序，提出了一种基于插值区间动态变化的优先级恢复方法；恢复丢失数据，提出了改进的三次样条插值函数，通过对变量提出约束条件，使得样条曲线更加平坦。本发明在系统处不同状态下，对不同类型的丢失数据均可有效恢复，解决了传统方法在连续多点数据丢失场景下的失真问题，对于保证PMU数据质量有着重大意义和较大价值。
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公开(公告)号：CN112733081B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110030015.2
申请日：2021-01-11
申请人： 国网新疆电力有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06F17/16 , G06F18/23 , G06F18/2431
摘要： 本发明公开了一种基于谱聚类的PMU不良数据检测方法，包括：基于四点数据斜率特征构建决策树模型，并利用该决策树模型辨识事件数据、以及正常数据和不良数据；对于辨识出的包含正常数据和不良数据的数据集合A，利用3σ准则进行初步筛选，将数据集合划分为A1、A2、与A3三个部分，其中A1部分与A2部分分别为正常数据与不良数据，A3部分中包含了正常数据和不良数据；利用谱聚类的方法，构造数据之间的权重距离矩阵，从而在A3部分中检测出不良数据。该方法能通过数据间的权重准确检测偏差值较小的不良数据。
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