电力扰动数据分析学_电能质量监测数据的新应用_徐文远

资 源 简 介

电力扰动数据分析学_电能质量监测数据的新应用_徐文远

详 情 说 明

电力扰动数据分析学是近年来在电能质量监测领域兴起的重要研究方向，徐文远教授在该领域的贡献尤为突出。随着智能电网和可再生能源的大规模接入，电网中的电压波动、谐波污染等扰动问题日益复杂，传统监测方法已难以满足精准分析的需求。

该学科的核心在于利用先进的数据采集技术和机器学习算法，对电能质量监测设备获取的海量扰动数据进行深度挖掘。通过特征提取和模式识别，不仅能够实现扰动源的快速定位，还能预测潜在的电能质量风险。徐文远团队提出的多尺度分析框架，首次将暂态扰动与稳态指标关联建模，为电网故障预警提供了新思路。

这一研究方向的价值体现在三方面：提升电网可靠性（通过早期异常检测）、优化治理方案（基于数据驱动的决策）以及推动标准演进（如IEEE 1159的修订）。未来随着5G和边缘计算技术的融合，实时扰动分析将成为智能配电网络的标配功能。

值得注意的是，该领域仍面临数据标注成本高、跨区域扰动传播机理不清等挑战，需联合电力、数据科学、通信等多学科攻坚。徐文远在专著中强调的“扰动知识图谱”构建，或将成为突破现有技术瓶颈的关键路径。