基于时间序列提取和维诺图的电力数据异常检测方法

• 作者: 裴湉 齐冬莲
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 维诺图 异常检测 电力数据
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 电力大数据
• 页码范围: 105-110
• 页数: 6页
• 分类号: TM73
• 字数: 4931字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn-1000-7229-2017-05-014

摘要

电力网络中信息系统与物理系统的深度融合,导致现代电力系统易受异常数据的影响.现有的电力数据异常检测方法未能充分挖掘数据特征,存在计算复杂、灵活性差、精度较低等缺点.提出一种基于时间序列提取和维诺图的异常数据检测方法,利用重要点分段的时间序列提取方法,将高维数据进行降维处理,并将其映射到二维平面上,构造维诺图分区,进而检测出异常数据.该方法可降低数据维度和算法复杂度,能根据序列特征灵活设定异常阈值,实现异常数据的准确检测,仿真实验证明所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐冬莲	浙江大学电气工程学院	74	944	15.0	28.0
2	裴湉	浙江大学电气工程学院	1	13	1.0	1.0