基于DBSCAN聚类的电力工程数据完整性分析

论文摘要

针对电力工程数据完整性分析困难的问题,提出了一种基于DBSCAN聚类算法的电力工程完整性分析方法.该分析方法包括数据获取、数据预处理、特征提取和聚类分析4个步骤,能从大规模电力工程数据中快速找出所缺失的数据,并对其进行形态分析.对电能表与智能终端数据缺失数量和数据缺失同步性进行多角度分析的结果表明,所提出的方法可以有效分析电力工程数据的完整性及其缺失的形态分布,对于提高电力工程数据的完整性及分析用户的用电情况均具有较好的参考价值.

论文目录

• 1 DBSCAN聚类算法
• 2 基于DBSCAN的数据完整性分析
•   2.1 数据获取
•   2.2 数据预处理
•   2.3 特征构造与特征分析
•     2.3.1 电能表与智能终端数据缺失数量分析
•     2.3.2 电能表与智能终端数据缺失同步性分析
• 3 实验与结果分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 袁兆祥,余春生

关键词: 电力工程,数据完整性,聚类,电能表,智能终端,数据缺失,特征提取

来源: 沈阳工业大学学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

单位: 国网经济技术研究院有限公司

基金: 国家电网公司科技项目(SGZJ0000KXJS1700477)

分类号: TM7;TP311.13

页码: 246-250

总页数: 5

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