一种电力在线监测系统数据的时间序列异常检测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种电力在线监测系统数据的时间序列异常检测方法，方法包括以下步骤：采集电力在线监测系统数据以预处理其时间序列；导入预处理后的时间序列进行数据训练，得到若干的时序异常规则；基于异常规则建立时间序列模型，将待检测的电力在线监测系统数据导入所述时间序列模型中与异常规则对比；通过对比时序图判断待检测的电力在线监测系统数据的时间序列是否异常和确定出现异常的时间点。

【技术实现步骤摘要】
一种电力在线监测系统数据的时间序列异常检测方法
本专利技术属于电力设备状态监测和故障诊断
，特别是一种电力在线监测系统数据的时间序列异常检测方法。
技术介绍
在线监测时序数据的大数据挖掘有利于评价在线监测系统的数据质量，以便于实现基于大数据的电力设备应用场景构建。时间序列上的数据挖掘研究自从世纪90年代以来发展迅速，其研究内容涵盖了时间序列的相似性查询、时序模式挖掘、时间序列分类和聚类、时间序列异常检测等。时间序列的异常检测又有孤立森林、DBSCAN等算法。它们的缺点是所需要的起始数据量较大；检测效果不佳；参数难以调整和固定等。同时存在多时间间隔的问题，多时间间隔是时序数据在采集过程中有不同的采集频率，由于客户需要以及采集系统能够做到随时改变单一指标的采集间隔，以及不同之间存在不同的时间间隔，时序数据出现多标准化问题，无法用统一的办法来对其进行解决。在处理多时间间隔问题上，目前尚无成熟的解决方案，但是在应用上无法绕开多时间间隔带来的问题，由于无论是有监督还是无监督，都是需要依靠历史数据来对当前时刻点作出判断，因而需要一种通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力在线监测系统数据的时间序列异常检测方法，所述方法包括以下步骤：/n第一步骤(S1)中，采集电力在线监测系统数据以预处理其时间序列；/n第二步骤(S2)中，导入预处理后的时间序列进行数据训练，得到若干的时序异常规则；/n第三步骤(S3)中，基于异常规则建立时间序列模型，将待检测的电力在线监测系统数据导入所述时间序列模型中与异常规则对比；/n第四步骤(S4)中，通过对比时序图判断待检测的电力在线监测系统数据的时间序列是否异常和确定出现异常的时间点。/n

【技术特征摘要】
1.一种电力在线监测系统数据的时间序列异常检测方法，所述方法包括以下步骤：
第一步骤(S1)中，采集电力在线监测系统数据以预处理其时间序列；
第二步骤(S2)中，导入预处理后的时间序列进行数据训练，得到若干的时序异常规则；
第三步骤(S3)中，基于异常规则建立时间序列模型，将待检测的电力在线监测系统数据导入所述时间序列模型中与异常规则对比；
第四步骤(S4)中，通过对比时序图判断待检测的电力在线监测系统数据的时间序列是否异常和确定出现异常的时间点。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，优选的，第一步骤(S1)中，所述预处理包括对电力在线监测系统数据进行时序校验，解决时间索引不是单调增加的问题，以及解决时间索引包含重复的时间戳的问题，通过保留第一个值进行固定。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，第一步骤(S1)中，所述预处理包括对电力在线监测系统数据进行时序校验，解决缺少时间索引属性freq的问题...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文森，杨晓西，董明，郭晨希，魏昊焜，吴经锋，丁彬，韩彦华，高峰，张璐，王辰曦，尚宇，刘强，
申请(专利权)人：国网陕西省电力公司电力科学研究院，国家电网有限公司，西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61