【技术实现步骤摘要】
一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法
本专利技术涉及智能电网领域，尤其涉及一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法。
技术介绍
异常检测是关于寻找不符合期望行为的数据模式的问题，在现实生活中有着广泛的应用场景。电力系统的安全稳定运行十分重要，因此需要对智能电网系统中的异常进行检测，以便及时地处理安全隐患或者解决存在的问题。同时，由于收集到的电力系统运行数据的时空维度复杂、计算量大，大部分传统的方法难以捕获电力系统复杂的时空多样性，难以应用于大规模的在线检测系统，实现快速地、实时地电力系统异常检测。在电力系统的运维过程中，当检测到异常时，则发出报警信息。若一段连续时间内，检测到多个异常，每个异常均发出告警信息，海量的报警信息对于工作人员而言工作量过大且难以及时查看，容易致使重要告警信息延迟或者遗漏，造成严重的损失。但是在大型系统中，告警信息之间包含一定的相关关系，告警信息之间也存在一定的内部规律，分析多个变量异常数据的变化规律，可以挖掘出告警信息之间的潜在关联，对关联度高的相关信息进行收敛合并，...
【技术保护点】
1.一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，包括：/n基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，确定异常值阈值；/n实时获取电力多站融合系统运行态势的时间序列数据，将处理好的时间序列数据输入到训练好的异常检测模型中，得到数据的异常分数，将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息；/n基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则；/n确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出。/n
【技术特征摘要】
1.一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，包括：
基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，确定异常值阈值；
实时获取电力多站融合系统运行态势的时间序列数据，将处理好的时间序列数据输入到训练好的异常检测模型中，得到数据的异常分数，将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息；
基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则；
确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出。
2.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，从而确定异常值阈值包括：
对采集的电力多站融合系统的历史数据进行清洗以及归一化处理，得到有效数据格式的时序变量；
基于DAE-RNN模型根据时序变量训练异常检测模型；
根据训练好的训练异常检测模型对正常数据和异常数据的特征提取，确定异常值阈值。
3.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息包括：
若异常分数小于异常值阈值，则接收到的时间序列数据为正常数据，否则，则为异常数据。
4.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则包括：
获取历史告警信息，并对数据进行清洗；
通过挖掘窗口进行滑动，把位于同一个窗口内的历史告警信息归结为一个事务；挖掘出频繁项集，从频繁项集中产生规则；...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨跃平，董建达，夏洪涛，王彬栩，周宏辉，李鹏，杨扬，杨志义，叶夏明，诸晓颖，刘中锋，王猛，徐重酉，叶楠，苏建华，赵剑，叶斌，琚小明，于晓蝶，冉清文，刘宇，潘富城，张朋飞，胡妙，章宏娟，朱振洪，
申请(专利权)人：宁波送变电建设有限公司永耀科技分公司，国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，国网浙江宁波市鄞州区供电有限公司，国网浙江余姚市供电有限公司，华东师范大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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