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Development of cluster algorithm for grid health monitoring

机译：网格健康监测集群算法的开发

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The paper describes the use of K-means clustering algorithm to mine the Synchrophasor data from PMUs. PMUs are newly developed tools for monitoring the grid health by measuring grid parameters such as voltage, current, frequency, rate of change of frequency and phase angle with high sample rate and time stamping. The large amount of data produced by PMUs can help the grid operator for stable operation of the grid. But such data cannot be useful until it is mined appropriately using different methods. Application of k-means clustering algorithm is useful for extracting important information from the Synchrophasor data. This information helps the operator to take real time decisions and ensures the grid stability.
机译：本文介绍了如何使用K-means聚类算法从PMU中挖掘同步相量数据。 PMU是新开发的工具，可通过测量电网参数（例如电压，电流，频率，频率和相角的变化率以及高采样率和时间戳）来监视电网运行状况。 PMU产生的大量数据可以帮助电网运营商稳定电网。但是，除非使用不同的方法适当地进行挖掘，否则此类数据将无用。 k均值聚类算法的应用对于从同步相量数据中提取重要信息很有用。该信息有助于操作员做出实时决策并确保电网稳定性。

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