一种居民用电安全分析中应用广义极致学生检验算法发现异常数据的方法技术

居民用电安全分析旨在通过对大量的居民用电负荷数据，通过智能电表等终端设备采集，进而进行异常值监测，聚类分析，时间序列等方法得出不同居民的用电习惯，发现用电异常情况。但是由于居民用电的差异化和分散化，如何运用算法准确的找到居民用电中的异常值，确定异常情况的数量显得异常重要。本发明专利技术公开了一种居民用电安全分析中对居民用电负荷数据应用广义ESD算法发现异常数据的方法，以达到报告居民用电中异常行为，预警社区中异常用电情况的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种居民用电安全分析中应用广义极致学生检验算法发现异常数据的方法
本专利技术涉及电力安全分析
，具体涉及一种居民用电安全分析中应用广义极致学生检验算法发现异常数据的方法。
技术介绍
近年来，社区用电安全问题进一步的突显。社区中群租，居民用电工业化应用的情况层出不穷，而通过对居民用电画像，习惯分析的居民用电安全分析可以为城市管理者在异常发生的第一时间发现此类违规的情况。居民用电安全分析旨在通过对大量的居民用电负荷数据，通过智能电表等终端设备采集，进而进行异常值监测，聚类分析，时间序列等方法得出不同居民的用电习惯，发现用电异常情况。但是由于居民用电的差异化和分散化，如何运用算法准确的找到居民用电中的异常值，确定异常情况的数量显得异常重要。本专利技术公开了一种居民用电安全分析中对居民用电负荷数据应用广义ESD(极致学生检验)算法发现异常数据的方法，以达到报告居民用电中异常行为，预警社区中异常用电情况的目的。
技术实现思路
本专利技术提出了一种基于广义极致学生检验算法(以下简称广义ESD算法)对居民用电负荷数据的异常数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.本专利技术一种居民用电安全分析中应用广义极致学生检验算法发现异常数据的方法，其特征在于，包括：/n步骤一、

【技术特征摘要】
1.本发明一种居民用电安全分析中应用广义极致学生检验算法发现异常数据的方法，其特征在于，包括：
步骤一、数据预处理：对采集到的原始历史电力负荷历史数据按时间序列排列，确定数据集起止时间，标记数据时间戳及用电居民序号；
步骤二、广义ESD算法剔除异常值：将经过步骤1预处理的历史电力负荷数据标注时间戳后输入广义ESD算法模型，对于一个给定的上限范围r，广义ESD算法模型执行r次独立测试，分别测试模型中有1个异常值，2个异常值，直到r个异常值；
对于每组测试提出两种假设：
H0:数据组中没有异常值
Ha:数据组中有最多r个异常值
通过计算R值：



其中x¯和s分别为采样数据组的平均值和标准差，通过重复计算|xi−x¯|的n-1个值得到r测试的统计特征值R1,R2,...,Rr
伴随计算r测试统计值，计算r的criticalvalue，λ值：


<...

【专利技术属性】
技术研发人员：周浩，胡炳谦，顾一峰，韩俊，
申请(专利权)人：上海积成能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31