文献类型：期刊文章

作　　者：裴茂林[1] 黄洋界[1] 赵伟[2] 李世松[2]

Pei Maolin;Huang Yangjie;Zhao Wei;Li Shisong(Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Company,Nanchang 330069,China;Department of Electrical Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China)

机构地区：[1]国网江西省电力公司电力科学研究院,南昌330069 [2]清华大学电机系,北京100084

出　　处：《电测与仪表》

基　　金：国家电网公司科技项目(52182017001T)

年　　份：2018

卷　　号：55

期　　号：23

起止页码：129-135

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：智能电能表作为用电户与电网的信息链接点,能为电网提供用电户的用电习惯和负荷特征等信息,对指导电网合理安排电力负荷、提高电网运行效率具有重要价值。但实际电网中,智能电能表获得的大量测量数据中,不可避免地存在一部分由多种原因导致的异常数据,例如用电户或电网中的突发事件、传感器的暂时故障、数据传输或存储故障,甚至人为的网络攻击,等等。如何从智能电能表测量数据中辨别、提取、剔除这些异常数据,是准确获取用户负荷信息的关键。针对这一问题,在参考国外国内相关文献基础上,对智能电能表测量数据诊断方法进行了梳理、归纳和综述,并对不同方法的数学原理、适用范围等进行了比较和讨论。

关 键 词：数据诊断  大数据 智能电能表 负荷预测

分 类 号：TM76]