基于CFSFDP算法的边缘电力数据异常检测

• 作者: 张哲敏 李琪林 严平 成贵学
• 来源期刊: 四川电力技术
• 关键词: 异常值检测 CFSFDP算法 边缘电力数据 自动选择策略
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 国网四川省电力公司研究生工作站专栏|Thesis by Postgraduate Workstation of State Grid SEPC
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TM73
• 语种: 中文
• DOI: 10.16527/j.issn.1003-6954.20210402

摘要

随着智能电网的不断发展,电力设备产生的数据量逐渐增多,如何利用电力数据成为电网发展的关键.为了保障电力数据的准确性,在边缘端快速检测并处理异常数据,提出了一种基于CFSFDP算法的电力数据异常检测的方法.该方法基于CFSFDP的假设,将局部密度较低且距高密度点较远的样本点定义为异常值,并创新使用了一种根据前后k值自动选择异常值的策略,解决了人工选择时存在主观因素影响的问题.通过与DBSCAN和LOF的比较表明,该方法能够快速、高效地找出电力数据中的异常值,适用于边缘电力数据异常检测.