文献类型：期刊文章

作　　者：冷喜武[1] 陈国平[1] 蒋宇[2] 张家琪[3] 肖飞[4]

LENG Xiwu;CHEN Guoping;JIANG Yu;ZHANG Jiaqi;XIAO Fei(State Grid Corporation of China,Beijing 100031,China;State Grid Jiangsu Electric Power Co.Ltd.,Nanjing 210024,China;State Grid Materials Co.Ltd.,Beijing 100120,China;Shanghai Municipal Electric Power Company,Shanghai 200122)

机构地区：[1]国家电网有限公司,北京市100031 [2]国网江苏省电力有限公司,江苏省南京市210024 [3]国网物资有限公司,北京市100120 [4]国网上海市电力公司,上海市200122

出　　处：《电力系统自动化》

年　　份：2018

卷　　号：42

期　　号：20

起止页码：115-122

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：由于电网数据具有多源、高维、先验、异构的特点,并且蕴含大量因果关系,如何从电网历史大数据中挖掘出不同应用场景的因果关系,从而构建监控运行业务应用是电网监控专业实际生产及管理的热点问题。文中根据电网大数据的因果关系特征,提出了一种新颖的基于因果关联分析和概率图模型建模的智能挖掘算法框架。结合相关性分析和格兰杰因果分析方法,该框架能够从海量多源多维生数据中提炼出因果关系变量集,进而生成监控大数据因果概率图模型。基于上述理论,提出一种两阶段的电网监控运行大数据应用模型的工程构建方法,第1阶段采用大数据分析方法从海量多源多维生数据中挖掘出存在强因果关系的变量集合,第2阶段通过人工经验与算法推荐的因果概率图模型相结合,构造出监控业务模型。基于上述模型构建的智能电网监控运行大数据分析系统,已在多个省级调控中心上线运行,其运行结果验证了所提方法的有效性。

关 键 词：相关性分析  格兰杰因果关系 概率图模型 大数据应用建模  

分 类 号：TM76]