基于粗糙集的电池储能电站海量数据处理方法
Electric Power（2022）
摘要
锂离子电池的储能电站在运行过程中上传的数据量庞大,数据采样率高,增大了实时在线评估工作的难度.如何提取并压缩有效数据,同时保证压缩后的数据具有保真性,成为数据挖掘预处理所面对的主要问题.针对上述问题,选取储能电站特定工况下一个电池簇的数据,利用粗糙集方法,对数据的属性进行约简,根据正态分布的2σ原则对属性值进行二元逻辑划分,将单体电池划分为频繁检测对象和普通检测对象,压缩了在线处理的数据量.最后,对同一电池簇20天内不同工况数据进行验证,证明了该处理方法的有效性.
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