【摘 要】
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针对风、光等可再生能源发电不断并入电力系统各个地域,使配电网分散协调的主动性日益增强,由此使传统报表系统存在数据源单一、无法互联和动态扩展的问题,在电力系统全时空
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针对风、光等可再生能源发电不断并入电力系统各个地域,使配电网分散协调的主动性日益增强,由此使传统报表系统存在数据源单一、无法互联和动态扩展的问题,在电力系统全时空量测大数据环境下,基于数据中台,利用深度学习理论中的双向长短时记忆网络方法,提出了电力系统动态数据报表的设计方法以解决数据源互联、动态扩展问题。对此,给出了大数据报表系统的四种传统结构,并基于电力系统各个子系统大数据分散、分布的结构,以目前报表系统的框架为基础,搭建了动态报表系统的结构模型;在此基础上,依次设计了动态报表系统中的数据贴源层、数据共
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