發(fā)布時間：2017-09-09 11:35

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

  更多相關文章： 大數(shù)據(jù) 異常檢測 時間序列 神經(jīng)網(wǎng)絡 無監(jiān)督聚類

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

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本文編號：820215