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基于聚类算法的电力大数据信息分析系统研究

Research on Power Big Data Information Analysis System Based on Clustering Algorithm

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为了提高电力大数据处理与分析能力,通过构建聚类算法模型,将电力大数据信息的宏观数据信息转换为微观数学思维,增强了大数据信息分析能力.采用MapReduce的分布实现电力大数据系统的总体架构规划.采用生成式对抗网络(GAN)技术对电力监控的数据进行合理化分析,对系统安全进行改进,以实现电网数据的漏洞修复,为后续检修提供安全保障.利用聚类算法,实现对电力大数据的异常检测.试验结果表明,该系统的信息安全可靠性达到了 97%,系统异常检测准确性达到了 96%.所研究系统的准确性更高.

Clustering algorithmPower big dataMapReduceAnomaly detectionGenerative adversarial network(GAN)

李波、赵瑞锋、卢建刚、黎皓彬、陈志伟、李世明

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华南理工大学电力学院,广东 广州 510641

广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东 广州 510600

聚类算法 电力大数据 MapReduce 异常检测 生成式对抗网络

2023

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2022040042

自动化仪表
中国仪器仪表学会 上海工业自动化仪表研究院

自动化仪表

CSTPCD
影响因子：0.655
ISSN：1000-0380
年,卷(期)：2023.44(8)
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