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题名基于K-均值聚类的工业异常数据检测
被引量：12
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作者
张仁斌
许辅昊
刘飞
李思娴
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第7期2180-2184,共5页
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文摘
针对当前工业异常数据检测技术未充分考虑数据的时序特征以及训练样本中可能含有异常样本的问题,提出一种检测异常数据的方法:基于时序特征将遥测量与遥信量分为离散量与连续变化量,并分别通过改进后的K-均值算法与传统自回归模型检测离散量与连续变化量的异常数据,在训练聚类模型的过程中,通过计算异常因子来剔除含有异常样本的聚类簇,在训练自回归模型过程中,将不属于正常取值区间的异常样本剔除。最后在OMNeT++平台下搭建仿真小型储水加热工业系统并进行验证,实验结果表明:该方法可以有效地检测出现场设备中的异常数据,相比于其他同类基于聚类的异常检测模型,采用该方法检测异常数据的漏报率更低。
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关键词
遥测与遥信数据
异常检测
时序特征
聚类
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Keywords
telemetry and remote data
anomaly detection
timing characteristics
clustering
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名地区电网自动电压控制系统中实时数据的工程实用处理
被引量：4
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作者
叶东印
廖亨利
王运辉
丁晓群
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机构
许昌电业局
南京河海电力软件有限公司
河海大学
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出处
《继电器》
CSCD
北大核心
2006年第5期52-55,共4页
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文摘
地区电网自动电压控制系统主要通过调度自动化SCADA系统采集实时遥测遥信数据进行在线分析计算。该文从现场应用、设备安全运行的角度,对实时遥测遥信数据进行分类处理,提出了若干工程实用化处理策略,有效地防止了设备误动作,从而提高了AVC系统应用的可靠性、安全性。
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关键词
自动电压控制
实时数据
遥测数据
遥信数据
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Keywords
AVC
real-time data
telemetry data
remote signalling data
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分类号
TM76
[电气工程—电力系统及自动化]
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