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题名基于多维特征的电网台区线损数据异常识别研究
被引量：32
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作者
林宝德
杨铮宇
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机构
云南电网有限责任公司信息中心
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期172-178,共7页
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基金
南方电网公司科技项目资助(YNKJXM20170824)。
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文摘
随着智能电表及用电管理终端的广泛应用,电网台区相关监测终端每天可收集到海量线损数据,并且可对存在的异常情况进行识别。但是数据噪声对电网台区线损数据的干扰,导致识别的准确率和召回率下降。针对这些问题,提出了一种基于多维特征的电网台区线损数据异常识别方法。该方法首先将电网台区线损数据样本形成对应的二维数据,采用二维小波阈值法进行去噪。根据去噪后二维数据的位置特征以及时间数据特征,对Hasusdorff距离公式进行改进,用以计算电网台区线损数据的多维特征相似度,得到线损数据之间的相似性矩阵。最后将多维Hasusdorff距离应用到层次聚类算法中去识别电网台区线损数据中的异常。仿真实验结果表明,所提方法的准确率和召回率较高。电网台区线损数据异常识别时间较短,满足工程实际使用要求。
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关键词
多维特征
电网台区线损数据
异常识别
去噪
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Keywords
multi-dimensional features
line loss data of power grid stations
anomaly identification
denoising
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分类号
TM714.3
[电气工程—电力系统及自动化]
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