| 基于数据挖掘技术的SCADA系统不良数据状态估计 |
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| 引用本文： | 赵杰,秦毅,李静.基于数据挖掘技术的SCADA系统不良数据状态估计[J].科技资讯,2007(30):6-7. |
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| 作者姓名： | 赵杰 秦毅 李静 |
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| 作者单位： | 1. 中国重型机械总公司,北京市海淀区,100036
2. 辽宁省抚顺职业技术学院,抚顺市,113006
3. 北京电力公司变电公司,北京市西城区,100031 |
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| 摘 要： | 现有的不良数据状态估计存在很多的弊端,本文应用数据挖掘的方法,使用SCADA数据库中的数据对不良数据进行估计.首先应用分类树方法,按照网络的运行模式与时间分类形成树,把SCADA数据库分成子数据库,提高运算速度.然后使用近邻法则对不良数据进行估计,最后应用IEEE14标准节点网络仿真生成150组数据,从中随机抽取20组作为测试数据人工插入故障点进行检验.理论分析和实际算例表明,该算法精度高,程序简单,便于在线计算,可以满足故障数据估计的准确度要求.
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| 关 键 词： | SCADA 数据挖掘 状态估计 分类树 近邻法则 |
| 文章编号： | 1672-3791(2007)10(c)-0006-02 |
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