本文選題：時間序列　切入點：維諾圖　出處：《電力建設》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：電力網(wǎng)絡中信息系統(tǒng)與物理系統(tǒng)的深度融合,導致現(xiàn)代電力系統(tǒng)易受異常數(shù)據(jù)的影響。現(xiàn)有的電力數(shù)據(jù)異常檢測方法未能充分挖掘數(shù)據(jù)特征,存在計算復雜、靈活性差、精度較低等缺點。提出一種基于時間序列提取和維諾圖的異常數(shù)據(jù)檢測方法,利用重要點分段的時間序列提取方法,將高維數(shù)據(jù)進行降維處理,并將其映射到二維平面上,構造維諾圖分區(qū),進而檢測出異常數(shù)據(jù)。該方法可降低數(shù)據(jù)維度和算法復雜度,能根據(jù)序列特征靈活設定異常閾值,實現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的準確檢測,仿真實驗證明所提方法的有效性。
[Abstract]:Because of the deep fusion of information system and physical system in power network, modern power system is vulnerable to the influence of abnormal data. This paper presents a method of anomaly data detection based on time series extraction and Vino map. Using the time series extraction method of important points segmentation, the high-dimensional data is reduced and mapped to two-dimensional plane. The method can reduce the data dimension and algorithm complexity, set the abnormal threshold flexibly according to the sequence characteristics, and realize the accurate detection of abnormal data. The simulation results show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 浙江大學電氣工程學院;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃項目(2015AA050202) 國家自然科學基金項目(U1509218)~~
【分類號】：TM73;TM76

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3 霍雨，

本文編號：1601070