【摘 要】
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传统数据校正方法在计算节点状态量过程中,约束条件不够全面,状态量运行范围较大,导致节点过失误差的识别存在偏差.为此,提出基于贝叶斯网络的电价自动监测设备数据校正方法.
【机 构】
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国网陕西省电力公司,西安710000;四川中电启明星信息技术有限公司,成都610000
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传统数据校正方法在计算节点状态量过程中,约束条件不够全面,状态量运行范围较大,导致节点过失误差的识别存在偏差.为此,提出基于贝叶斯网络的电价自动监测设备数据校正方法.利用贝叶斯网络进行概率推理,计算数据节点状态量,检测超出约束条件的异常节点,选取随机二叉树数据结构,对异常节点进行孤立隔离,模拟异常节点的动态数据,在模拟数据中加入随机误差和过失误差,输出设备数据校正值.将提出方法与两种传统方法进行对比实验,模拟小区居民用电基本负荷数据,共检测10个数据异常节点,对监测电价序列进行校正,结果表明,在两种分解层数中,提出方法的过失误差偏差值,都要小于两种传统方法,使校正值与电价实际值更加接近.
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