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题名一种电力感知数据的离群点检测方案
被引量：6
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作者
李寒
余斌
佟宁
王鑫浩
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机构
北方工业大学计算机学院
大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室
大连交通大学软件学院
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出处
《计算机技术与发展》
2020年第2期153-158,共6页
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基金
北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201810009004)
国家自然科学基金(61702014)
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文摘
鉴于离群点引发的数据质量问题给电力应用造成的不良影响,对电力感知数据的特征进行了分析,并基于电力感知数据的时间特征和异常检测技术的易用性需求,提出一种电力感知数据的离群点检测方案。该方案由异常检测服务框架和离群点检测方法构成。异常检测服务框架借鉴Web服务的思想,基于大数据技术,能够支持电力感知数据的存储和计算,并且以服务的形式提供电力感知数据的异常检测能力。离群点检测方法是基于聚类算法和考虑时间属性的数据分段方法来检测电力感知数据中的离群点异常。通过实验验证了该方法的可行性和有效性,结果表明该方法能够有效识别具有时间相关性和连续性的电力感知数据中存在的离群点,且在数据规模增大时,具有良好的并行性和可扩展性。
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关键词
电力感知数据
离群点检测
聚类
数据分类
服务
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Keywords
electric power sensor data
outlier detection
clustering
data classification
service
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于时域特征的电力感知数据频繁项查询
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作者
汪江
温炜
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机构
国网宁夏电力有限公司培训中心
华中科技大学计算机与科学技术学院
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出处
《自动化仪表》
CAS
2023年第12期80-84,共5页
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基金
宁夏回族自治区科技攻关(支撑)计划基金资助项目(2020BEA21B06)。
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文摘
电力感知数据是一种时间序列数据。电力系统在运行中产生大量的数据,导致在查询数据频繁项时的系统负载大、查询效率低。为了提高电网电能传输质量,对基于时域特征的电力感知数据频繁项查询方法进行了研究。构建电力系统拓扑结构,预测其运行状态。根据电网的纵向连续性和横向连续性,定向采集传输活跃的电力感知数据。以三轴加速度相同的两个滑动窗口为目标区域,提取电力感知数据的时域特征。将提取的时域特征输入到贝叶斯分类算法中,使用贝叶斯分类器进行分类。考虑由谐波震颤效应导致的逻辑疏密性下降问题,通过锁定频次占比较大的类别区间,实现电力感知数据频繁项查询。试验结果表明,所提方法的查全率高于97%、查询的电力感知数据在180个以上、时间开销为5 ms、内存开销为10 MB。该方法可有效提升电力感知数据频繁项的查询性能和查询效率,提高电网电能传输质量。
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关键词
电力感知数据
能量管理系统
时域特征
贝叶斯分类算法
频繁项查询
谐波震颤效应
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Keywords
Power sensing data
Energy management system
Time-domain features
Bayesian classification algorithm
Frequent term query
Harmonic tremor effect
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分类号
TH-39
[机械工程]
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