10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2015.11.010
基于时空联合聚类方法的输变电设备状态异常检测
鉴于传统的输变电设备状态异常检测方法较少考虑到状态数据的空间信息,提出一种基于时空联合聚类方法的设备状态异常检测方法,该方法综合利用大量设备状态、气象环境等历史数据,在实现异常检测的同时将结果形象化.其具体做法为:通过移动时窗将状态数据时间序列划分为多个子序列,并将子序列与空间位置坐标相结合以构成时空联合数据;使用c均值模糊聚类方法对每个时窗中的时空联合数据进行聚类分析,并基于历史状态数据对每一类赋予异常度值,根据异常度值的大小判断该类数据是否异常;通过在每个时窗的类之间建立模糊关系实现异常状态沿连续时间段传播过程的形象化.最后结合实例验证了提出方法的有效性.
时空联合、大数据、异常检测、c均值模糊聚类
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TM762(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学基金项目51477100;国家高技术研究发展计划863计划2015AA050204;国家电网公司科技项目520626140020.Supported by the National Natural Science Foundation of China51477100;the National High Technology Research and Development of China 863 Program2015AA050204;State Grid Science and Technology Program520626140020
2016-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
65-72
