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基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法
被引量：
6
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作者
高骞
张浩天
汤奕
《电力工程技术》
2020年第4期164-170,共7页
发电统计数据是我国实施电力监管的重要依据,其中的发电厂用电率作为反映电厂生产效能、论证节能降耗情况的关键指标,验证其上报数据的真实性和准确性十分重要。为此,提出一种基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法。该方法首先利用Adab...
发电统计数据是我国实施电力监管的重要依据,其中的发电厂用电率作为反映电厂生产效能、论证节能降耗情况的关键指标,验证其上报数据的真实性和准确性十分重要。为此,提出一种基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法。该方法首先利用Adaboost改进非线性有源自回归模型(NARX)神经网络构建发电厂用电率预测模型,通过不断引入上报值以动态的方式对当前时刻发电厂用电率进行预测。当发电厂用电率时间序列出现突变时,残差时间序列会出现明显的增大或减小,进而利用孤立森林算法得到各残差向量组的异常分值从而辨识出异常点。最后,利用该方法对注入了虚假数据的实际发电数据进行辨识,验证了所提方法的有效性。
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关键词
发电厂用电率
异常数据
非线性有源自回归模型(NARX)神经网络
ADABOOST算法
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题名
基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法
被引量：
6
1
作者
高骞
张浩天
汤奕
机构
国网江苏省电力有限公司
东南大学网络空间安全学院
东南大学电气工程学院
出处
《电力工程技术》
2020年第4期164-170,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51577030)。
文摘
发电统计数据是我国实施电力监管的重要依据,其中的发电厂用电率作为反映电厂生产效能、论证节能降耗情况的关键指标,验证其上报数据的真实性和准确性十分重要。为此,提出一种基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法。该方法首先利用Adaboost改进非线性有源自回归模型(NARX)神经网络构建发电厂用电率预测模型,通过不断引入上报值以动态的方式对当前时刻发电厂用电率进行预测。当发电厂用电率时间序列出现突变时,残差时间序列会出现明显的增大或减小,进而利用孤立森林算法得到各残差向量组的异常分值从而辨识出异常点。最后,利用该方法对注入了虚假数据的实际发电数据进行辨识,验证了所提方法的有效性。
关键词
发电厂用电率
异常数据
非线性有源自回归模型(NARX)神经网络
ADABOOST算法
Keywords
power plant power consumption rate
abnormal data
nonlinear auto regressive models with external input(NARX)neural network
Adaboost algorithm
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法
高骞
张浩天
汤奕
《电力工程技术》
2020
6
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