【技术实现步骤摘要】
一种分布式光伏配电网的多频数据识别方法及系统
[0001]本专利技术属于分布式光伏配电网数据处理
，涉及一种分布式光伏配电网的多频数据识别方法及系统。
技术介绍
[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]随着分布式光伏发电设备技术的不断成熟和广泛建设，分布式光伏在配电网中占有越来越大的比重。为了应对日渐复杂的电力系统，电力网络高度融合了计算机和通信技术，在信息层和物理层进行技术革新。不同于其他系统，在光伏配电网中，光照强度、环境温度等因素导致数据具有较强的波动性；较大的数据采集范围导致部分数据出现延迟、采集中断等问题；计算机误存储、采样间隔过大等问题也会影响采集数据的有效性。
[0004]由于分布式光伏配电网的数据采集模块较为敏感，受很多因素干扰，所以容易成为网络攻击的对象。部分网络攻击可以注入虚假数据，同时避免异常检测，使受攻击的数据不出现异常值，严重危害电力系统的安全可靠运行。为实现此类异常数据的检测并应对网络攻击风险，首先需要辨识异常数据...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种分布式光伏配电网的多频数据识别方法，其特征是，包括以下步骤：获取分布式光伏配电网多频检测信号；采用变分模态分解对非线性信号进行分解，利用本征模态函数幅度和频率获取数据特征；基于数据特征，利用训练后的多核支持向量机模型，定义检测信号。2.如权利要求1所述的一种分布式光伏配电网的多频数据识别方法，其特征是，所述多核支持向量机模型的训练过程包括：采用变分模态分解对历史异常信号分解，根据分布式光伏配电网易受的虚假数据注入攻击类型，对异常数据进行归类并设置标签；依据标签类型，利用本征模态函数幅度和频率求解数据特征；根据提取到的数据特征以及标签，利用多核支持向量机模型建立映射关系，不同的数据特征映射到不同的区域，使输入向量彼此分离。3.如权利要求2所述的一种分布式光伏配电网的多频数据识别方法，其特征是，所述异常数据的类别包括：斜坡攻击、数据交换攻击、规模攻击、数据丢失攻击和虚假振荡攻击，每种类型分别设置为一类标签。4.如权利要求1或2所述的一种分布式光伏配电网的多频数据识别方法，其特征是，采用变分模态分解对信号进行分解的过程包括将原始频率数据分解成不同的有限带宽的本征模态函数，所述本征模态函数都有其中心频率。5.如权利要求4所述的一种分布式光伏配电网的多频数据识别方法，其特征是，利用频移系数将中心频率调整为预测中心频率；引入了二次惩罚项和拉格朗日乘子，使用乘法器的交替方向法，不断更新中心频率；在获得信号的本征模...
【专利技术属性】
技术研发人员：李辛鹏，刁守斌，张明广，曹鑫，李健，杜培祥，王辉，徐威鹏，张振，董付梅，孙彬，王志龙，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司济南供电公司，
类型：发明
国别省市：
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