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电力扰动数据分析学——电能质量监测数据的新应用
被引:68
|作者:

徐文远
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机构:
University of Alberta Edmonton,Alberta,Canada TG H University of Alberta Edmonton,Alberta,Canada TG H

雍静
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机构:
不详 University of Alberta Edmonton,Alberta,Canada TG H
机构:
[1] University of Alberta Edmonton,Alberta,Canada TG H
[2] 不详
来源:
关键词:
电能质量;
电力扰动;
数据分析学;
D O I:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2013.19.004
中图分类号:
TM76 [电力系统的自动化];
学科分类号:
摘要:
电能质量是发现和处理各种电力扰动问题的研究领域。一直以来,电能质量研究关注电能质量危害的抑制和消除。然而,随着电能质量监测装置的广泛应用,许多学者和工程技术人员逐渐认识到电力扰动本身承载着大量涉及系统和设备运行状态的有用信息。这些信息的应用价值已超出传统电能质量所关注的范围,如故障的定位、运行工况的检测等。实际上,这种趋势正是数据分析学在许多行业兴起的一个缩影。在这里,不妨把这类基于电力扰动数据的研究和应用暂且称作"电力扰动数据分析学"。这个方向正在成为未来智能电网的重要研究领域。论文试图通过对这一新兴研究领域中一系列研究进展的综述,抛砖引玉,唤起学者们在此方向上更广泛的研究兴趣。
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