發(fā)布時間：2017-09-09 11:35

  本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)分析的輸變電設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)異常檢測方法

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【摘要】：傳統(tǒng)的閾值判定方法難以準(zhǔn)確檢測輸變電設(shè)備的狀態(tài)異常,該文提出一種基于時間序列分析和無監(jiān)督學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)分析的異常檢測方法,從數(shù)據(jù)演化過程、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的全新角度實(shí)現(xiàn)異常檢測。通過時間序列模型和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對歷史數(shù)據(jù)潛在的特征進(jìn)行挖掘,并將數(shù)據(jù)對時間的動態(tài)變化規(guī)律用轉(zhuǎn)移概率序列表示。針對多維的監(jiān)測數(shù)據(jù),運(yùn)用無監(jiān)督聚類方法簡化各參量之間的相關(guān)關(guān)系,從而避免參量間相關(guān)性難以確定的問題。提出異常檢測體系,并使之適用于輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)流,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流中異常的快速檢出。最后結(jié)合運(yùn)行實(shí)例驗(yàn)證了提出方法的有效性,表明本方法能快速檢測出設(shè)備的異常運(yùn)行狀態(tài)。
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電氣工程系;國網(wǎng)山東省電力公司電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 大數(shù)據(jù) 異常檢測 時間序列 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 無監(jiān)督聚類
【基金】：國家863高技術(shù)基金項(xiàng)目(SS2012AA050803) 國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(520626140020)~~
【分類號】：TM507
【正文快照】： 督聚類方法簡化各參量之間的相關(guān)關(guān)系,從而避免參量間相關(guān)性難以確定的問題。提出異常檢測體系,并使之適用于輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)流,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流中異常的快速檢出。最后結(jié)合運(yùn)行實(shí)例驗(yàn)證了提出方法的有效性,表明本方法能快速檢測出設(shè)備的異常運(yùn)行狀態(tài)。0引言輸變電設(shè)備在實(shí)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：820215