数据挖掘方法在智能电网中的应用
数据挖掘技术在智能电网中的需求预测应用
数据挖掘技术在智能电网中的需求预测应用智能电网作为现代电力系统的重要组成部分，运用先进的信息技术和通信技术，实现对电力系统进行全面感知、智能控制和优化管理。
而数据挖掘技术作为一种从大量数据中发现模式和知识的方法，可以在智能电网中发挥重要作用。
本文将探讨数据挖掘技术在智能电网中的需求预测应用。
需求预测是智能电网优化运行的关键环节之一。
准确地预测用户需求，可以合理调度电力资源，优化供电方案，提高电网的能源利用效率和供电质量。
数据挖掘技术在需求预测中通过分析历史数据，挖掘出用户需求的规律和趋势，从而进行未来需求的预测。
首先，数据挖掘技术可以通过分析用户用电数据，预测不同用户群体的电力需求。
智能电网可以通过智能电表和互联网技术获取大量用户的用电数据，包括用电量、用电时间、用电行为等。
通过对这些数据进行挖掘，可以发现不同用户群体的用电规律和特点。
比如，家庭用户在夏季空调用电量较大，在冬季取暖用电量较大；商业用户在工作日白天用电量较多，晚上和周末用电量较少。
通过分析用户用电数据，可以对不同用户群体的用电需求进行准确预测，从而为电网运行提供参考依据。
其次，数据挖掘技术可以通过分析天气数据，预测天气对电力需求的影响。
天气是影响电力需求的重要因素之一。
气温、湿度、风速等天气因素直接影响用户的用电需求。
数据挖掘技术可以通过分析历史的天气数据和电力需求数据，挖掘出不同天气条件下的电力需求规律和趋势。
比如，在高温天气下，用户对空调的用电需求会增加；在风速较大的条件下，风力发电的供电量会增加。
通过对天气数据的挖掘，可以准确地预测天气对电力需求的影响，帮助电网做好供电调度和资源配置。
此外，数据挖掘技术还可以通过分析电力设备运行数据，预测电力设备的故障和维护需求。
电力设备的故障和维护对电网的正常运行具有重要影响。
传统的维护方式通常是按照设备的固定时间间隔进行维护，这种方式存在着资源浪费和无法预测未来故障的缺点。
而数据挖掘技术可以通过对电力设备的运行数据进行挖掘，发现电力设备故障的特征和规律，进行故障预测。
智能电网中数据挖掘技术应用
智能电网中数据挖掘技术应用在当今数字化时代，智能电网作为电力系统发展的重要方向，正经历着深刻的变革。
数据挖掘技术的出现为智能电网的优化运行、高效管理和可靠供电提供了强大的支持。
智能电网是一个复杂的系统，涵盖了发电、输电、变电、配电和用电等多个环节。
在这个系统中，产生了海量的数据，包括电力设备的运行状态数据、用户的用电行为数据、电网的拓扑结构数据等等。
如何从这些海量的数据中提取有价值的信息，成为了智能电网发展的关键问题，而数据挖掘技术则成为了解决这一问题的有效手段。
数据挖掘技术在智能电网中的应用领域广泛。
首先，在负荷预测方面，通过对历史用电数据的分析，结合天气、季节、节假日等因素，可以建立准确的负荷预测模型，为电力调度提供重要依据。
以往的负荷预测方法往往依赖于简单的线性模型或者经验判断，准确性和可靠性较低。
而数据挖掘技术中的回归分析、时间序列分析以及神经网络等方法，能够充分考虑各种影响因素之间的复杂关系，大大提高了负荷预测的精度。
其次，在故障诊断与预警方面，数据挖掘技术也发挥着重要作用。
智能电网中的电力设备在运行过程中会产生大量的监测数据，如电压、电流、温度等。
利用数据挖掘中的聚类分析和关联规则挖掘等技术，可以发现设备运行数据中的异常模式，及时诊断出潜在的故障，并发出预警信号。
这有助于提前采取维护措施，避免故障的发生，提高电网的可靠性和稳定性。
再者，在电能质量分析方面，数据挖掘技术能够帮助我们更好地了解电能质量的状况。
通过对电能质量监测数据的挖掘，可以找出影响电能质量的主要因素，如谐波、电压波动等，并采取相应的治理措施，提高供电质量，满足用户对电力的高品质需求。
另外，数据挖掘技术在用户行为分析方面也具有重要意义。
通过对用户的用电习惯、用电模式的分析，可以为电力公司制定个性化的电价策略、优化电力市场运营提供决策支持。
同时，还可以引导用户合理用电，实现节能减排的目标。
在实际应用中，数据挖掘技术面临着一些挑战。
智能电网中的数据挖掘技术
智能电网中的数据挖掘技术随着科技的不断发展，智能电网已成为现代化电力发展的必然趋势。
与传统电网相比，智能电网的优势在于实现了信息化、数字化、能源互联与高效性。
而数据挖掘技术在智能电网中发挥着至关重要的作用，本文将从数据挖掘的概念、技术应用、问题与解决方案、未来发展四个方面论述智能电网中的数据挖掘技术。
一、数据挖掘的概念数据挖掘是从海量数据中提取有价值的信息的过程，是计算机技术、人工智能、数学、统计学等多学科交叉的新型技术。
数据挖掘可以对电网中的历史数据、实时数据进行分析，高效地发现隐含在数据中的知识、规律和趋势。
在智能电网中，数据挖掘的结果可以用于优化电网的运行和管理，提高电网的可靠性、安全性和经济效益。
二、数据挖掘技术的应用（1）预测电力负荷智能电网中的负荷预测是一种将历史负荷数据与未来时间段中的气象数据结合起来计算的预测模型。
通过分析历史数据，可以捕捉到季节性、周期性和随机性等不同类型负荷特征，预测未来的负荷量。
数据挖掘技术在负荷预测中的应用可以显著提高预测精度，使电网更加准确地匹配需求和供给。
（2）异常检测在智能电网中，异常检测是一项非常重要的任务，因为一旦发生异常，往往会导致电力系统的故障和停电事故等问题。
通过对电网中的历史数据和实时数据进行比对，可以发现某些特定的异常数据并识别异常情况的根源。
这将有助于预防故障、提高可靠性以及及时采取应对措施。
（3）能源管理智能电网中的能源管理包括能量供给、能耗控制以及能量质量监测等多个方面。
而数据挖掘技术在能源管理中可以发挥关键作用。
通过对能量消费排名、用电偏差等数据的处理，可以实现精细化管理，进一步提高能源利用效率。
三、数据挖掘技术中的问题和解决方案（1）数据质量问题电网数据往往存在噪声、缺失和异常等问题，会影响数据挖掘的效果。
解决这一方案的方法是建立数据清洗的流程，包括数据预处理、异常检测和缺失值处理等环节。
比如，可以通过差值法和加权平均法等手段补全缺失值，以及使用插值方法和数据去噪算法等降低噪声影响。
数据挖掘技术在智能电网中的应用研究
数据挖掘技术在智能电网中的应用研究随着科技的不断发展，智能电网已经成为当今研究的热点之一。
智能电网是利用高新技术对电网进行智能化改造，提高电网的安全性、可靠性和经济性。
在智能电网建设过程中，数据挖掘技术发挥了重要作用。
本文就探讨数据挖掘技术在智能电网中的应用研究。
首先，数据挖掘技术能够帮助智能电网实现数据的快速识别和提取。
在传统的电网中，电力数据庞大而复杂，需要消耗大量的时间和人力进行处理。
而通过数据挖掘技术，可以对电力数据进行自动化分析，从中提取有用的信息，帮助电力公司高效管理电力资源。
例如，通过数据挖掘技术可以识别出电网中的潜在故障点，及时进行维修和治理，提高电网的可靠性。
其次，数据挖掘技术可以帮助智能电网提高数据分析的精度和效率。
在传统的电网中，数据的分析往往需要复杂的数学模型和专业知识。
而通过数据挖掘技术，可以建立更为精准的数据模型，对电网数据进行更为深入的分析。
例如，通过数据挖掘技术可以对电力需求进行精准预测，合理安排电力供应，提高供需匹配度，降低供电成本。
另外，数据挖掘技术还可以帮助智能电网实现智能化运营和管理。
通过数据挖掘技术，可以对电网运行状态进行实时监测和分析，及时发现问题并采取相应措施。
例如，通过数据挖掘技术可以对电网负荷进行动态调整，提高电网的运行效率，减少电力损耗，降低污染排放。
同时，数据挖掘技术还可以帮助电网实现智能化管理，自动化处理电网运营中的各项事务，提高运行效率和管理水平。
总的来说，数据挖掘技术在智能电网中的应用研究具有重要意义。
数据挖掘技术可以帮助智能电网实现数据的快速识别和提取，提高数据分析的精度和效率，实现智能化运营和管理。
随着数据挖掘技术的不断发展和完善，相信其在智能电网中的应用将会越来越广泛，为电力行业的发展带来新的机遇和挑战。
希望未来能够有更多的研究者投入到数据挖掘技术在智能电网中的应用研究中，共同推动智能电网建设迈上一个新的台阶。
智能电网中数据挖掘技术的研究与应用
智能电网中数据挖掘技术的研究与应用近年来，随着电力行业的发展和技术的不断进步，智能电网已经成为电力行业的重要趋势。
智能电网是一种新型的电力系统，它利用先进的通信、计算和自动化技术，实现对电力生产、传输、配送和使用过程的全面监测、控制和调节，优化电力资源的利用、提高电力供给的可靠性和适应性，为环保和经济发展做出贡献。
在智能电网中，数据挖掘技术是实现智能化的关键，它可以从海量数据中提取出有用的信息，为决策和管理提供支持。
一、智能电网中的数据挖掘技术智能电网中的数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘算法、模型评估和应用等方面。
其中，数据预处理是指对原始数据进行清洗、归一化、降维等处理，以便更好地运用数据挖掘算法；数据挖掘算法是指应用机器学习、神经网络、关联规则等方法，从数据中抽取出隐藏的模式和知识；模型评估是指对挖掘出的模型进行验证和评价，以确保模型的准确性和实用性；应用是指将挖掘出的知识和信息应用到电力生产、传输、配电和负荷控制等方面，实现智能化管理和控制。
二、智能电网中数据挖掘技术的应用在智能电网中，数据挖掘技术可以应用于各个环节，实现全面监测、预测、控制和优化。
下面就来详细介绍一下：（一）电力生产方面：在电力生产方面，数据挖掘技术可以用于煤炭资源的优化利用、火电厂的节能降耗和发电效率的提高等方面。
例如，利用机器学习算法和神经网络模型，可以对火电厂的压力、温度、流量等参数进行实时监测和预测，预测未来的电力负荷和电价，并制定相应的生产计划；利用关联规则算法，可以对燃料的市场价值、质量、成本等关键因素进行分析和优化，减少燃料成本。
（二）电力传输方面：在电力传输方面，数据挖掘技术可以用于高压输电线路的故障检测、电力质量的监测和负荷均衡等方面。
例如，利用神经网络模型和遗传算法，可以对电力传输系统进行优化设计和规划，降低能源损失和环境污染；利用聚类算法和回归模型，可以对电力系统中的电能质量进行分析和预测，保障电力供给的可靠性和稳定性；利用关联规则算法和预测模型，可以对不同区域、行业和用户的能源需求进行分析和预测，实现负荷均衡和优化调度。
智能电网系统中的数据挖掘技术研究
智能电网系统中的数据挖掘技术研究智能电网是目前国内外电力行业新发展方向之一，其核心是以信息化、智能化手段为切入点，对传统电网进行升级改造，使其成为更加智能化、高效化的电网。
而数据挖掘技术则是在智能电网中的重要应用之一。
本文将从智能电网系统的概念入手，探讨数据挖掘技术在智能电网系统中的应用。
一、智能电网系统概述智能电网是指利用信息通信技术、计算机技术、传感器技术、自动控制技术等手段，实现电网“双向流动、多元化、智能化、可靠性高、安全环保”的现代化电力系统。
智能电网有以下特征：（1）“双向流动”的能源供给体系智能电网将建立一个双向能流输送的电网体系，实现电力、热力、天然气等多种能源的互联互通，而且还要充分发挥各个部门的协同作用，为社会提供全方位、高品质的多能源服务。
（2）“多元化”的能源形态智能电网将实现多种能源在输配系统中的融合利用，如将风力发电、光伏发电、生物质发电和传统火力发电等能源进行协调优化，并将不同能源在输配过程中进行灵活调度，最大程度地利用清洁、可再生能源。
（3）“智能化”的调度智能电网将大量运用信息通信技术、计算机技术、传感器技术、自动控制技术等先进技术，使我们的输电、配电、用能节点等环节实现自动化、信息化、数字化和智能化的快速配合，为我们谋取最佳的能源供给方案。
（4）高可靠性和安全环保智能电网将实现生产、输配、用能的高度自动化，不仅提高了各环节的节能效率，也减少人为因素的干扰和操控，有效地提高了电网运行的可靠性和安全性。
二、智能电网数据挖掘应用智能电网中，数据挖掘技术是实现其智能化的重要手段之一。
数据挖掘技术的任务是从大量数据中，自动发掘潜在、未知的信息或知识，以揭示变量之间的关系、寻找规律和发现隐藏在数据背后的模式，从而为决策和预测提供依据。
智能电网中，数据挖掘技术主要应用于以下方面：（1）供需预测智能电网中，供需预测是重点应用之一。
该技术能够通过对历史数据的分析和挖掘，预测未来的负荷需求和发电供给，以便对电网的运行和管理进行调度和监控。
电网智能化监控系统中的数据挖掘技术
电网智能化监控系统中的数据挖掘技术随着电力系统的不断发展，电网智能化监控系统已成为电力工业中重要的组成部分。
而数据挖掘技术则是电网智能化监控系统中应用最为广泛的技术之一。
本文将探讨在电网智能化监控系统中应用数据挖掘技术的意义以及其具体应用。
1、电网智能化监控系统的意义电网智能化监控系统通过采用先进的信息技术、通讯技术和先进的装备设备来实现电网的自动化、智能化、信息化和数字化。
这种监控系统是一种基于计算机自动化技术，集数据采集、数据传输、数据处理、数据分析和数据管理为一体的监控系统。
实现电网的实时监控，提高电网的安全性、可靠性和生产效率。
2、数据挖掘技术在电网智能化监控系统中的应用2.1 数据管理电网智能化监控系统需要处理海量的数据，并且这些数据量还会不断的增加。
因此，如何有效的处理这些数据非常关键。
数据挖掘技术可以帮助电网智能化监控系统管理这些数据。
通过数据挖掘技术可以更加方便快捷的管理处理这些数据，去除冗余数据、减少数据存储的空间。
2.2 数据分析在电网智能化监控系统中，采集的数据非常的多，甚至可以达到每秒钟都会采集数万个数据点。
如果直接对这些数据点进行分析，会显得非常的耗时和困难。
因此，可以利用数据挖掘技术对这些数据进行处理，提取出有价值的信息。
可以通过对这些数据进行频率分析，瞬时量分析，谐波分析等等，而不需要人工手动分析这些数据。
2.3 模式识别电网智能化监控系统可以自动对电网进行实时监控，这样就可以及时发现潜在的问题并进行处理。
但是，如何判断一个情况是正常的还是异常的呢？通过数据挖掘技术中的模式识别技术，可以对电网不断产生的数据进行分析，识别出一些明显的异常情况并及时发出报警，来保护电网的运行安全性。
2.4 预测分析在电网运行的过程中，不同的变量之间都会相互影响，这些相互影响的变量可能会成为电网运行的瓶颈，影响电网的稳定性和可靠性。
通过数据挖掘技术中的预测分析可以预测出潜在的问题所在，从而做出相应的调整和改变。
智能电网中电力数据挖掘与应用研究
智能电网中电力数据挖掘与应用研究近年来，随着智能电网技术的发展，我国的电力行业也发生了翻天覆地的变化。
在这个中心化与去中心化并存的领域中，数据处理与挖掘便成为了电力系统的核心。
智能电网中的电力数据由于数量庞大、种类繁多、时效性强等特点，成为智能电网应用的主要基础。
因此，电力数据的处理和分析成为了智能电网发展中的一个重要方面。
一、智能电网中电力数据的特点首先，智能电网中的电力数据体量巨大且多渠道获取。
在智能电网体系中，电力数据从各个终端设备、通信网络中不断产生，包括生产过程中的实时数据，测试数据，设备状态信息，各种监测数据等。
这些数据的类型、结构、更新频率各异。
其次，智能电网中的电力数据类型复杂，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据主要指一些规则化的数据，如电能质量、电量统计等，半结构化数据主要指大数据集合中的其中一部分，例如加密数据集以及不同风格的文本和图像等，而非结构化数据则是指一些与结构化数据相反的数据（如语音、图像）。
最后，电力数据的时效性极高。
电力数据对于灾难事件的响应速度非常重要。
因此，在智能电网中，各种监测和控制的过程都要求极短的响应周期，使得处理实时性数据成了智能电网中的重要课题。
二、电力数据挖掘的含义电力数据挖掘是指利用一定的算法技术，处理大量的电力数据，从中发掘出一些未知的、潜在的、有用的信息，并为实际建设和运营提供决策支持与科学依据的技术。
电力数据挖掘技术往往包含数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等过程。
三、电力数据挖掘在智能电网中的应用1、电力负荷预测电力负荷预测是智能电网管理的核心之一。
电力负荷预测不仅能够指导发电系统的供给计划，还能将供需匹配控制到最优状态，通过预测减小因负荷波动引起的费用和影响。
在智能电网中，通过对年、月、周、日、小时负荷数据进行聚类、建模和分析来预测电力负荷。
一般来说，负荷预测模型包含基于统计方法的模型、基于模糊理论的模型、基于人工神经网络的模型、基于遗传算法的模型等。
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基金 项 目：中央 高校基 本科研 业务 费专项 资金项 目 （ 项 目编号 ：１ １ Ｍ Ｇ Ｓ Ｏ ）；河北省高等 学校科学研究项 目 （ 项 目编号 ：Ｚ ２ ０ １ ３ ０ ０ ７ ）。
表 １节点系统计算结果
３ ． １数据的取样、调整
表ｌ 所示。
利用 最具代表 性的测量特征作为预测模型 的数据集 ：
＝ ， …， （ ， 儿） （ １ ）
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式（ Ｉ ） 中：ｘ ∈Ｒ ｎ 为模型的输入向量；ｙ ｉ 为
输 出向量 ；ｓ 为样本数量 ；ｎ 为输入维数 。 为避免 向量墨中单位 、大 小幅度差异较大 对 挖掘过 程产 生不利影 响 ，将 数据集Ｅ 变换为 规范 数据 集 ，变换 过 程采 用 “ 零一 均值 规 范 化 ”，对任意属性Ｍ 值ｄ 、基于Ｍ 的平均值Ｍ 和标 准差ｏ 拄 行规范，使Ｍ 规 范化为 ：
（ ２ ） 母线 电压稳定数据挖掘分析 ３ ． ２挖掘算法 的选择 本实例 以母线 电压稳定预测模型为例 ，由 利用 引导算法从 数据集Ｅ 中抽取 训练子集 可看出节 点９ 为最薄弱节点 。 Ｓ ｉ （ ｉ ＝ １ ，… ，ｋ ） ，根据 有限样本学 习理论 ，可 表１ ∞ ∞ 得 电压稳 定评估模 型： ４ ． 结论 ， 、 本文在讨论智能 电网数据信息深度应用 需 唧 ｄ 。 卜 （ ３ ） 求的基础上 ，通过 引入数据挖掘方法 ，对 电网 （ ， ＝１ ， … …， ， ） 稳态分析 中的 电压稳定 分析 系统进行 了案例仿 真 。目前智能 电网的快 速发展，对 电网数据 的 式（ ３ ） 中Ｋ （ Ｘ ， Ｘ ） —— 高斯 径向基核 函数 ； ｒ ——训练样 本总数 ；ｊ ＝ ｌ ，… ，ｒ — Ｌ ａ ｇ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ 应用也越来越 迫切，本文 旨在给 出一种解 决思 乘子；ｂ ＿ — 偏 移量 ；ａ ≠０ 的样本为影 响分类结 路 ，希望 能为智 能电网的数据分析技术提供参 果的 “ 关键 ”样本 ，被称为支持 向量。 考。 将未 知稳定 程度的样 本Ｎ 输入 到组合 电压 稳定评估 模型Ｍ （ ｉ ＝ １ ，… ，ｋ ） 中，即可判 断系 参考文献 【 １ 】 陈树 勇， 宋书芳， 李 兰欣， 等． 智能 电网技术综述Ｕ １ ． 电网 统是否稳定，即：
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采 用Ｉ Ｅ Ｅ Ｅ １ ４ 节 点标准系统 （ 如 图２ ） 作 为 电 压稳 定分析的参考系统 ，仿 真数据的设定参见
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嚏乎 世 Ｉ ●
１ ． 引言 智 能 电网又 称 “电网２ ． ０” ，是 以 自动 化 、信 息化 、智 能化 等 特征 为标 志 的新 一代 电网体 系 。从物 理层 面 上看 ，智 能 电网 区别 于传 统 电网 的主要特征在 于其 “ 发、输 、变 、 配 、调 、用 ”各个环节配置 了大量的智能化设 备 ］ ，这 些设备在监测全 网状态 的同时，其大 量 的采 集数据也给 电网的分析带来了挑战 ，如 何运用这 些庞大的数据信 息对 电网状态进行分 析 、评 估，是摆在 电力系 统分析与设计人员面 前的一大难题 。 ２ ． 智能电网中数据挖掘 的需求分析 针对性能要求更高的智能 电网，在 数据 分 析方面主要有 以下 几个方面需要进行数据 的深 度挖掘 。 ， ： （ １ ） 故 障诊 断 电网故障诊断系统 中储存 了大量 的数据 ， 利用 挖掘技术可从这 些数 据中对 电网故 障提 供 可靠 的描述 ，寻找设 备故障与其外在表现之 间 的关系 ，并发现不 同事故发生时产生 的某些 关 联，从而合 理安排检修计划 ，提高供 电质量 。 （ ２ ） 负荷预测与智能表计 智能 电表的应用 ，使 电网的用户数据 更加 丰富。例如用 时间序列模型进行预测 负荷 ，可 对用 户负荷在不 同季 节、气候和其他一些相 关 属性 下进行聚类分析 ，就能够划分 出用户群 组
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的行为模式及其负荷 要求 。
（ ３ ） 设备状态 监测 电网设备 的可靠性对 电网稳 定运 行起到至 关重要 的作用 ，运 用数据挖掘方法 ，对 电力设 备的状态监测数据进 行深入分析 ，给 出设备 的 健康情况 ，可有 效识别 出具有潜在故 障的设备 信息 ，进一步 制定设备检修计划 ，延长 电力设 备的使 用寿命 ，提 高系统可靠性 。 ｌ ∑ （ ＿ Ⅳ ） ＜ 。 ． 系 统失 稳 因此 ，智能 电网数据 的深度 挖掘 与应用技 术具有广阔的应用前景。 在 电压稳定模 型确 定后 ，采用等效 电距离 ３ ． 基于 数据挖掘 的电压稳定分析 挖掘算法对稳定极限进 行综合分析 。 简单系统潮流方程为： 基于 向量测量单元 中心数据 库和 联机分析 处理０ Ｌ Ａ Ｐ（ ０ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ） 的 电网稳态分析是 以电力数据仓库为基础 ，进 行 的各种安全稳 定分 析，对影响 电压稳定 性的薄 弱母线 、薄 弱线路等进行 多维分析“ 】 。挖掘 过 程可用图ｌ 表示 。 解式 （ ５ ） 消 去负荷节 点 电压 相角后得 非线 性标量方程 ：
Ｉ 丝． 皇王研霍…………………………．
数据 挖掘方 法在智能 电网中的应 用
内蒙古电力科 学研究院 剧树春 华北 电力 大学计 算机 系 李 刚
【 摘要】智能电网接入设备 的增加 ，使得全 网数据量增大，导致电阿监测 与数据分析的难度加大，利用先进 的数据挖掘方法可 以实现电网数据 的有效使用。在分析 了数据 挖掘方法的流程基础上，结合 电网稳 态分析的设计过程，给出了面向智 能电网的数据挖掘方法模 型，并得 到实验验证。 【 关键词】数据挖 掘 ；智能 电网；稳态分析
式（ ６ ） 中ｕ ——等 效电源 电势；ｚ 。 ——等效 １ ９ Ｂ １ 一 ），男， 山西大 同人 ，工 电距 离幅值 ； ０ —— 等效 电距 离相角 ；Ｐ ｌ 广 一 作者简介 ：剧树春 （ 负荷 节点有 功 ；Ｑ Ｉ 广 ～ 负荷 节 点无 功 ；ｕ 一 程 师，从事 网络技术应用、电力信 息化建设研究。 负荷 节点 电压 幅值 。 由式 （ ６ ） 用梯 度法求 得待 求量， 就可求得等效 电距离ｚ 。 该方法 与系统规模基本无关 ，负荷节点数 的增加 ，只是计算次数增加 ，而其 它方法随系 统规模增 大，计算量成指数递增 。该方法计算 速度快 ，适合在线应用 。 ３ ． ３验证分析 （ １ ） 数据采 集及建 立母线 电压 稳定数 据集
』 Ｉ 号 － ０ ＾ ｌ 肘 Ⅳ 系 统 稳 定
Ｌ● １
（ １ ４ ） ● 圆 陈星鸳， 张 晓花， 瞿峰， 刘皓明， 赵 波数据挖 掘在电力系
统 中的应用综述 Ⅱ 】 ． 电力科 学与技术 学报， ２ ０ ０ ７ ， ２ ２ （ ３ ） ： ５ １ ．
５ ６ ．
技术， ２ ０ ０ ９ ， ３ ３ （ ８ ） ： １ － ７ ．
【 ３ 】 商文颖， 李岩春， 于胜尧． 基 于数据挖掘 的电力系统电 压稳定分析Ⅱ 】 ＿ 东北 电力技术， ２ ０ ０ ８ （ １ ０ ） ： ６ － ９ ． ［ ４ ］ 洪流， 张海 勘。 肖明军， 蔡 庆生． 一种基于 数据挖 掘技 术 的电力负荷预测 系统 Ｕ 】 ． 小型微 型计算机 系统， ２ ０ ０ ４ ，