基于数据挖掘技术的SCADA系统不良数据状态估计

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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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