| 基于多维特征的电网台区线损数据异常识别研究 |
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| 引用本文： | 林宝德,杨铮宇.基于多维特征的电网台区线损数据异常识别研究[J].电力系统保护与控制,2022,50(9):173-178. |
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| 作者姓名： | 林宝德 杨铮宇 |
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| 作者单位： | 云南电网有限责任公司信息中心,云南 昆明 650000 |
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| 摘 要： | 随着智能电表及用电管理终端的广泛应用，电网台区相关监测终端每天可收集到海量线损数据，并且可对存在的异常情况进行识别。但是数据噪声对电网台区线损数据的干扰，导致识别的准确率和召回率下降。针对这些问题，提出了一种基于多维特征的电网台区线损数据异常识别方法。该方法首先将电网台区线损数据样本形成对应的二维数据，采用二维小波阈值法进行去噪。根据去噪后二维数据的位置特征以及时间数据特征，对Hasusdorff距离公式进行改进，用以计算电网台区线损数据的多维特征相似度，得到线损数据之间的相似性矩阵。最后将多维Hasusdorff距离应用到层次聚类算法中去识别电网台区线损数据中的异常。仿真实验结果表明，所提方法的准确率和召回率较高。电网台区线损数据异常识别时间较短，满足工程实际使用要求。
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| 关 键 词： | 多维特征 电网台区线损数据 异常识别 去噪 |
| 收稿时间： | 2021/10/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/12/28 0:00:00 |
Anomaly recognition of line loss data in power grid stations based on multi-dimensional features |
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| LIN Baode,YANG Zhengyu.Anomaly recognition of line loss data in power grid stations based on multi-dimensional features[J].Power System Protection and Control,2022,50(9):173-178. |
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| Authors: | LIN Baode YANG Zhengyu |
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| Affiliation: | Information Center of Yunnan Power Grid Co., Ltd., Kunming 650000, China |
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| Abstract: | multi-dimensional features; line loss data of power grid stations; anomaly identification; denoising |
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| Keywords: | multi-dimensional features line loss data of power grid stations anomaly identification denoising |
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