基于数据分层的中低压配网智能末端融合模型优化

本文主要探讨了在中低压混合配电网中，末端数据智能融合模型设计的重要性及其挑战。随着电力信息化的发展，"全能型"乡镇供电所的智能化应用需求促使对末端数据融合的深入研究，目的是提升数据的实时性和准确性，实现数据从供电所到网格、台区乃至台区经理的精细化管理。 现有的数据融合方法在处理末端数据出现离群特征时表现不佳。针对这一问题，作者提出了一种基于数据频繁分层的智能融合模型。该模型采用微应用/微服务的分层结构，通过提取决策数据的状态特征，捕捉数据的动态变化。模型利用闭频繁项概率正则中的训练迁移法则，评估特征分层的融合活性，同时计算其运行效率，确保融合过程的高效和精确。 作者设计了一个eval()函数来统计特征分层融合的调度结果，这个函数在模型设计过程中起着关键作用。通过实验，使用中压4节点单负荷系统和低压15节点系统作为测试平台，结果显示，新提出的模型能够有效地将离群特征分布到不同层次，从而改善数据融合效果，使得系统业务的末端融合更为精准，有助于降低基础设施的负担。 研究还关注了关键词如"中低压混合配电网"、"末端数据"、"智能融合模型"以及"训练迁移"，这些都是模型设计和技术实施的核心要素。此外，论文引用了国家自然科学基金支持的项目，强调了科研背景和资金来源对于此类技术进步的支撑。 总结来说，本文提出了一种创新的末端数据智能融合模型，旨在解决中低压混合配电网中的数据融合难题，通过优化数据处理和融合策略，提升了系统的运行效率和数据管理质量，为电力行业的智能化升级提供了新的解决方案。