公开(公告)号：CN118152962A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410367256.X

申请日：2024-03-28

Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司

Inventor： 岑红星 ,  胡浔惠 ,  魏学云 ,  马明明 ,  韩肖 ,  白建民 ,  李灏 ,  唐元合 ,  赵晓健 ,  邰瞳 ,  花硕 ,  高一平 ,  杨哲 ,  冯雪松

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种面向电力监控运行数据异常检测的方法及系统，涉及电力系统状态估计技术领域，包括采集电力系统数据构建变压器故障数据集并进行归一化处理；采用贝叶斯算法及混沌序列模型对ALO算法进行优化，使用改进后的ALO算法对K‑means聚类算法的初始聚类中心进行优化；使用改进后的ALO算法优化后的电力数据点聚类中心作为初始聚类中心进行K‑means聚类迭代；计算每个电力数据点到相应的聚类中心的欧式距离，进行异常值判断。ALO优化算法的全局寻优能力较强，避免K‑means算法陷入局部最优，同时能够有效提高K‑means聚类算法的聚类效果，对电力数据中异常值的检测的准确性有更好的保障。本发明在适用性、效率以及准确性方面都取得更加良好的效果。