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广域量测信息大数据特征分析及应用策略  
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【英文篇名】 Big Data Feature Analysis and Application Strategy of Wide Area Measurement Information
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【作者】 宋墩文; 温渤婴; 杨学涛; 刘道伟; 刘英志; 马世英; 李柏青;
【英文作者】 SONG Dunwen; WEN Boying; YANG Xuetao; LIU Daowei; LIU Yingzhi; MA Shiying; LI Baiqing; College of Information and Electrical Engineering; China Agricultural University; China Electric Power Research Institute;
【作者单位】 中国农业大学信息与电气工程学院; 中国电力科学研究院;
【文献出处】 电网技术 , Power System Technology, 编辑部邮箱 2017年 01期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 广域量测; 大数据; 4V特征; PMU; 电网监控;
【英文关键词】 wide area measurement; big data; 4V feature; PMU; power grid monitoring and control;
【摘要】 为深入理解广域量测信息特征,采用类比分析方法探究了广域量测理论研究成果难以转换成实际应用的原因。首先,以信息论大数据4V特征为条件,提出一种判断大数据的逻辑结构。然后,深入分析电网广域信息暂态数据、动态数据及事件标识数据的产生过程、描述结构及关联关系,结合某省WAMS系统实例,与大数据判断条件进行逐一类比分析,论述了广域量测信息是一种电网特有的大数据,难以满足多数WAMS理论研究成果对于数据持续性和准确性的要求,是理论成果难以向实用转换的重要原因。实现WAMS理论成果实用化,必须有效处理广域信息大数据,由此提出了建立数据可信分级、设计专用数据处理控制器、增添数据分群管理模式等数据应用策略。
【英文摘要】 In order to deeply understand characteristics of wide area measurement(WAM) information, analog analysis method is used to explore reason why WAMS theory research results are difficult to be converted into practical applications. Firstly, based on big data 4V features of information theory, a logical structure for judging big data is proposed. Then, generation process, structure and association relation of transient data, dynamic data and event identification data are analyzed. With a WAMS example, analogy ...
【基金】 国家自然科学基金项目(51207143); 国家电网公司科技项目(XT71-15-056)~~
【更新日期】 2017-01-25
【分类号】 TM76
【正文快照】 要求,是理论成果难以向实用转换的重要原因。实现WAMS理论成果实用化,必须有效处理广域信息大数据,由此提出了建立数据可信分级、设计专用数据处理控制器、增添数据分群管理模式等数据应用策略。0引言随着智能控制和IT技术的深入应用,电力系统在管理、营销、生产运行和服务等多

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