【摘 要】
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摘要 现有的不良数据状态估计存在很多的弊端。文中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，
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摘要 现有的不良数据状态估计存在很多的弊端。文中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，同时可以满足多点故障数据估计。
关键词 SCADA 数据挖掘 状态估计 分类树 近邻法则
1 引言
SCADA(Supervisory Control And DataAcquisition)系统，即数据采集与监视控制系统是以计算机为基础的生产过程控制与调度自动化系统。在电力系统中，SCADA系统对提高电网运行的可靠性、安全性与经济效益，减轻调度员的负担，实现电力调度自动化与现代化，提高调度的效率和水平中方面有着不可替代的作用。它可以对现场的运行设备进行监视和控制，以实现数据采集、设备控制、测量、参数调节以及各类信号报警等各项功能。
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
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