10.19635/j.cnki.csu-epsa.000805
基于多域特征提取的电力数据异常检测方法
为解决电力大数据中存在的冗余、异常等威胁电网安全稳定运行的问题,提出一种基于多域特征提取的电力数据异常检测算法.首先,从波动性、趋势性和变动性3个维度提取9维特征对电力数据时间序列进行表征.然后,利用相关向量机进行特征选择和降维,自动确定最优特征组合.最后,采用支持向量数据描述构造一类分类器,实现异常数据检测,同时,针对支持向量数据描述核参数和惩罚因子设置问题,利用磷虾算法进行优化,提升算法收敛精度.算例结果表明,所提方法能够有效实现异常检测,并且具有较强的噪声鲁棒性.
电力大数据、异常检测、支持向量数据描述、特征提取、特征选取
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TP393(计算技术、计算机技术)
国网浙江省电力有限公司科技项目2020-2021;5211SX1900PR
2022-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
105-113
