电力负荷数据异常辨识方法技术

本申请涉及电力负荷数据异常辨识方法，具体按照以下步骤实施：首先将获取的电力负荷时间序列数据映射为N维空间中的数据点，计算N维空间中数据点间的距离，并对空间中的数据点的孤立度进行评分，根据孤立度评分的大小判断其对应的负荷数据是否为异常并进行标记。当空间中的数据点的总数超过达到预设数量时，选择和剔除部分数据点。本申请方法能对局部数据异常实现有效辨识，可以适用于含有多种用电特征的负荷数据集，且允许新的模式产生。本申请方法可适用于动态数据流的辨识，所提出的数据点选择和剔除策略，可减少对系统计算能力和存储能力的要求。力的要求。力的要求。

【技术实现步骤摘要】
电力负荷数据异常辨识方法


[0001]本申请涉及数据监测领域，尤其涉及电力负荷数据异常辨识方法。

技术介绍

[0002]电力负荷数据是电力网络的核心数据之一，关系到电网的计量、营销、调度等专业领域。由于计量装置等问题，可能造成的分时电量数据缺失与异常。另一方面，用户存在相对固定的用电行为模式，而突发的事件可能会产生异于常态的用电行为，此时的电力负荷数据也可看作是异常数据，可能对用户行为、用户画像分析等应用形成干扰。因此需要寻找有效的方法实现对电力负荷异常数据的辨识。此外，随着电网规模的不断扩大和电网自动化水平的不断提高，在电力系统的运行中积累了海量的负荷数据，且数据量在不断地动态增长。因此，异常数据辨识方法，应能适用于静态数据和动态数据流的处理和分析。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提出了电力负荷数据异常辨识方法，在N维空间中数据点的动态更新机制中，按一定的比例对正常点进行剔除，对数据点的规模起到了控制作用，又不影响数据点的整体的分布特性和孤立度的计算。
[0004]具体的，本申请实施例提出了电力负荷数据异常辨识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.电力负荷数据异常辨识方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获取电力负荷时间序列数据，并将其映射为N维空间中的一个点，若N维空间中的数据点的数量m小于预设值m1，重复该步骤，否则进入步骤2；步骤2，计算N维空间中数据点间的距离；步骤3，对N维空间中数据点的孤立度进行评分；步骤4，根据数据点的孤立度评分判断其对应的负荷数据是否为异常并标记；步骤5，对动态更新的电力负荷时间序列，按步骤1
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4对其进行统计特征提取和空间映射、距离计算、孤立度评分、异常辨识和标记；当N维空间中的点的数量达到预设值时，剔除部分数据点。2.根据权利要求1所述的电力负荷数据异常辨识方法，其特征在于，所述步骤1包括：提取电力负荷时间序列数据的N维特征，作为其在N维空间中所对应的数据点的坐标，从而实现电力负荷时间序列映射为N维空间中的一个点；或将其在N个不同时间的采样值，作为其在N维空间中所对应的数据点的坐标，完成映射。3.根据权利要求1所述的电力负荷数据异常辨识方法，其特征在于，所述步骤2包括：计算N维空间中的两个点A和B的距离，按照以下公式实施：其中X＝{x1,x2,
…
,x
N
}为点A的坐标，Y＝{y1,y2,
…
,y
N
}为点B的坐标。4.根据权利要求1所述的电力负荷数据异常辨识方法，其特征在于，所述步骤3包括：对某一电力负荷时间序列数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨翾，徐祥海，王骏海，尹建兵，商佳宜，王岗，董航，杨谊，王妍艳，陈琳，徐航，方响，陈嘉宁，陈致远，陆海波，张志鹏，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司杭州供电公司，
类型：发明
国别省市：