【摘 要】
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海量的GIS数据的数值之间容易产生阶跃扰动,在实际监测时,对故障融合的数据不敏感,导致监测数据产生误监或是漏监,针对该问题,设计基于海量基于海量GIS数据的自动化故障融合监测技术。利用GIS时空数据模型多尺度表达故障数据,设定海量数据融合规范变量,采用二值逼近的方式规范融合变量,控制数据融合产生的阶跃扰动,构建数值化的子元监测块,最终实现对自动化故障融合的监测。测试采用GIS索引标记海量自动化故障
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力调度控制中心,南方电网数字电网研究院有限公司
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海量的GIS数据的数值之间容易产生阶跃扰动,在实际监测时,对故障融合的数据不敏感,导致监测数据产生误监或是漏监,针对该问题,设计基于海量基于海量GIS数据的自动化故障融合监测技术。利用GIS时空数据模型多尺度表达故障数据,设定海量数据融合规范变量,采用二值逼近的方式规范融合变量,控制数据融合产生的阶跃扰动,构建数值化的子元监测块,最终实现对自动化故障融合的监测。测试采用GIS索引标记海量自动化故障数据,重构故障融合数据后,设定融合数据的故障条件,应用基于深度检索的融合监测技术、基于偏最小二乘的融合监
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