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公开(公告)号:CN119557795A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202411482397.2
申请日:2024-10-23
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种时序聚类模型R‑kshape用于异常电量检测的方法,包括:获取数据集,所述数据集包括:机组ID,日期,时刻,上网电量;对获取的数据集进行数据预处理,所述预处理包括缺失值处理、删除零点电量的数据以及重排序;对进行预处理后的数据集进行特征工程,构建衍生变量;基于构建的衍生变量建立R‑kshape模型,所述R‑kshape模型由规则策略和kshape通过逻辑关联融合而成;基于构建的R‑kshape模型进行异常电量检测。本发明以时序聚类算法Kshape为基础,融合了规则策略(Rule)而成一种全新改进模型,所需样本数量少,同时对比纯规则、纯聚类的异常电量检测,有着更精准更高效的识别效果。
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公开(公告)号:CN118520235B
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202410985086.1
申请日:2024-07-23
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/20 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理领域,更具体地,本发明涉及一种基于大数据处理的电网数据可视方法及系统,方法包括:获取历史电网中频率数据和电压数据,生成历史数据集,获取历史数据集中任一电压数据的参考数据段;计算各个电压数据在对应参考数据段中的异常指数;计算各个电压数据与频率数据之间的相关性;将相关性和异常指数的乘积作为电压数据的平滑指数,获取当前最后时刻的电压数据基于平滑指数进行预测,计算预测值与实际值的差异值,响应于差异值大于等于预设异常阈值时,则该时刻电压数据为异常数据,对电压数据中的异常数据进行可视化展示。本发明通过电压数据自适应调节平滑指数,提高异常检测的准确率。
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公开(公告)号:CN118520235A
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202410985086.1
申请日:2024-07-23
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/20 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理领域,更具体地,本发明涉及一种基于大数据处理的电网数据可视方法及系统,方法包括:获取历史电网中频率数据和电压数据,生成历史数据集,获取历史数据集中任一电压数据的参考数据段;计算各个电压数据在对应参考数据段中的异常指数;计算各个电压数据与频率数据之间的相关性;将相关性和异常指数的乘积作为电压数据的平滑指数,获取当前最后时刻的电压数据基于平滑指数进行预测,计算预测值与实际值的差异值,响应于差异值大于等于预设异常阈值时,则该时刻电压数据为异常数据,对电压数据中的异常数据进行可视化展示。本发明通过电压数据自适应调节平滑指数,提高异常检测的准确率。
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