10.3969/j.issn.1009-0134.2023.09.004
基于Informer的变电站设备状态数据清洗方法
针对变电站设备数据量大、处理速度快的特点和区分异常值类型的需求,提出了一种基于Informer的变电站设备状态大数据清洗方法.首先基于Informer建立预测模型,根据监测数据时刻获取对应的时间窗口范围,预测窗口内数据值并计算其平均值和标准差,当监测数据远离平均值k倍标准差以上时则判定为异常点.然后结合异常点的连续性,检测异常数据类型和发生时刻,并对其中的噪声数据加以修正.最后,利用所述方法对我国县区某电力变压器温度监测数据进行了清洗验证,结果显示该方法不仅能准确地辨识并校正数据中的噪声点,还能记录设备异常时间,满足变电站设备状态数据清洗要求.
数据清洗、异常检测、异常修正、Informer模型、长时间序列预测
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TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
南方电网公司重点科技项目GZKJXM20191312
2023-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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