基于孤立森林算法的电能量异常数据检测

• 作者: 丁宏 周广山 张罗平 袁培森 钱淑韵 黄福兴
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 孤立森林 异常检测 电能量数据
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 新兴应用中的计算机智能
• 页码范围: 123-132
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 5146字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.05.010

摘要

随着电力系统信息化建设的深入,用户对于电能量数据的质量要求逐渐提高,因此保证海量电能量数据的准确性、可靠性以及完整性具有重要意义.本文采用一种基于孤立森林的异常检测算法,实现大规模电能量数据的异常检测.孤立森林算法通过划分大规模电能量数据集,生成随机二叉树和孤立森林构建模型,通过计算测试电能量数据样本到每棵树的根结点的距离检测异常数据点.该算法不仅能够快速处理海量数据,而且结果准确、可靠性高.本文在大规模电能量数据的正向有功总电量PAP和反向有功总电量RAP字段上进行检测,实验结果表明,该算法检测效率较高,并具有较高的检测正确率.