【摘 要】
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在开发和利用电力设备运行数据时,需要对其进行清洗,从中检测并剔除离群点样本。针对电力设备运行数据特性,利用K-means聚类算法实现离群样本的检测与处理,并利用MATLAB和C#
【机 构】
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国网湖南省电力公司计量中心,海南电网有限责任公司,
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在开发和利用电力设备运行数据时,需要对其进行清洗,从中检测并剔除离群点样本。针对电力设备运行数据特性,利用K-means聚类算法实现离群样本的检测与处理,并利用MATLAB和C#联合编程技术,开发了电力设备离群点检测系统,不仅能快速准确地检测离群样本,而且还获得友好的可视化界面,给离群样本的检测和处理带来了便利。
In the development and utilization of electrical equipment operation data, it needs to be cleaned to detect and remove outlier samples. According to the characteristics of power equipment operation data, the K-means clustering algorithm is used to detect and process the outlier samples. The outlier detection system of power equipment is developed by using MATLAB and C # joint programming technology, which not only can detect outliers fast and accurately Samples, but also a friendly visual interface that facilitates the detection and handling of outlier samples.
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