基于栈式降噪自编码器的输变电设备状态数据清洗方法

• 作者: 代杰杰 宋辉 杨祎 江秀臣 盛戈皞 陈玉峰
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 输变电设备 状态数据 数据清洗 栈式降噪自编码器 特征提取
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 信息通信技术及应用
• 页码范围: 224-230
• 页数: 7页
• 字数: 5646字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20161201003

摘要

针对当前输变电设备状态监测数据清洗过程繁琐,易造成信息丢失等问题,利用栈式降噪自编码器对"脏"数据的还原解析能力及异常状态特征提取能力,提出了一种基于栈式降噪自编码器的数据清洗方法.对设备正常工况及异常运行状态数据分别利用栈式降噪自编码器进行训练学习,获取损失函数向量,形成奇异点、缺失数据修复模型和设备异常运行状态数据降噪模型.通过核密度估计确定训练样本损失函数上限和容限时窗,根据测试数据重构误差和异常数据时长与损失函数上限和容限时窗间的关系,对"脏"数据进行分类处理.对某变压器油色谱中总烃含量及某导线温度数据进行清洗,结果表明所提方法能有效辨识奇异点、缺失信息及异常运行状态数据,并对奇异点、缺失值进行修复重构.在设备异常运行时刻,可以有效过滤干扰数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江秀臣	上海交通大学电子信息与电气工程学院	305	4849	36.0	54.0
2	盛戈皞	上海交通大学电子信息与电气工程学院	146	1961	25.0	38.0
3	陈玉峰	国网山东省电力公司电力科学研究院	24	403	9.0	20.0
4	宋辉	上海交通大学电子信息与电气工程学院	14	53	4.0	7.0
5	代杰杰	上海交通大学电子信息与电气工程学院	4	30	2.0	4.0
6	杨祎	国网山东省电力公司电力科学研究院	5	85	4.0	5.0