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電網實時運行數據可反映電網當前運行狀態與未來發展趨勢。隨著智能電網的迅速發展，電網中嵌入的各類傳感器規模不斷擴大，使得感知層采集的數據種類更加細化，待處理的數據急劇增加。據不完全統計，單個城市每天采集的電網業務數據就可達到PB級?？傮w上看，智能電網實時運行數據具備數據采集裝置多、采集頻率高、數據規模大、數據類型復雜等特點，且其采集的數據為典型的時間序列數據（ Time-series Data．TSD）。如何充分利用智能電網時序數據，采用適當的技術進行深度分析，為電網高效、安全運行提供決策和輔助支持，是一個重要的研究課題。
時間序列分析主要包括模式識別、聚類、分類、預測等內容。近年來，國內外專家學者針對時間序列分析進行了大量的理論研究，其研究成果也被廣泛應用于經濟、信息安全、道路交通等領域。針對電力行業，時間序列分析主要被應用于廣域監測系統（ Wide Area Measurement System，WAMS）、調度自動化和配電自動化等系統中，特別在電網負荷預測、售電量預測、電網規劃等方面發揮了重要作用。
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