动态浮箱数据清洗方法在电力系统中的应用

随着数字电厂的建设、大数据平台的逐步完善和智能设备的进一步推广,电力系统数据量急剧增长,为充分挖掘这些数据的价值,需要展开大量的数据分析工作。然而电力数据生产、采集、传输过程会出现数据中断、跳变、超值越限、数值不合理等现象,造成数据整合困难,给模型创建和业务分析决策带来负面影响。为此,提出一种新的浮箱清洗算法,采用动态浮箱与数据裁判测点相结合的数据清洗方案,实现了重要电力生产数据实时校验和个性化清洗。通过对数据进行实时清洗,准确给出机组运行状态信息,降低噪声对分析的影响,误判率低,准确性提高,时间延迟小,可以进行即时采集、即时清洗快速分析。