基于段一致性判别自编码器电能表异常检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于段一致性判别自编码器电能表异常检测方法及装置

【技术实现步骤摘要】
基于段一致性判别自编码器电能表异常检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及电能表检测
，并且更具体地，涉及一种基于段一致性判别自编码器电能表异常检测方法及装置
。

技术介绍

[0002]智能电能表可以采集家庭
、
商业等用户的电流
、
电压
、
电能示值等多变量时间序列检测数据，通过对单一变量时间序列属性随时间的周期
、
趋势的分析和多变量时间序列属性间相关关系和可能的因果关系的分析，可以学习多变量时间序列的正常模式并识别判断异常模式，从而全面地分析和监测智能电能表的运行情况
。
[0003]在实际情况中收集到的智能电能表数据大都缺少准确的正异常标签，且由于电表设备的鲁棒性，从实际电表中收集的数据大部分为正常数据，异常稀少且隐藏在大量的正常数据中，收集并人工标注足够数量的异常数据需要花费大量成本与时间，因此只需要使用正常运行状态下的历史监控数据进行训练的无监督多维时间序列异常检测方法更适用于智能电能表
。
传统的无监督异常检测方法独立本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于段一致性判别自编码器电能表异常检测方法，其特征在于，包括：获取待测电能表历史检测的多变量长时间序列数据；对所述多变量长时间序列数据进行归一化处理，划分预设窗口长度的多个时间窗口数据；将多个所述时间窗口数据输入至预先训练的异常检测模型中，输出每个所述时间窗口数据对应的重构数据，其中所述异常检测模型采用段一致性判别自编码器；根据每个时间窗口数据的重构数据以及原始数据确定该时间窗口数据每个时间点的异常分数，并根据所述异常分数，确定所述待测电能表每个时间点的异常程度
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多变量长时间序列数据包括：
A
相电流
、B
相电流
、C
相电流
、A
相电压
、B
相电压
、C
相电压
、
正向有功电能示值
、
反向有功电能示值
、
正向无功电能示值
、
反向无功电能示值
、A
相有功功率
、B
相有功功率
、C
相有功功率
、
有功功率总值
、A
相无功功率
、B
相无功功率
、C
相无功功率
、
无功功率总值
、A
相功率因数
、B
相功率因数
、C
相功率因数
、
功率因数总值
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待测电能表历史检测的多变量长时间序列数据之后，还包括：利用
Z
‑
Score
标准化使所述多变量长时间序列数据中的每一个变量的所有值符合标准正态分布
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述
Z
‑
Score
标准化的公式为：式中，
X
i
为多变量长时间序列数据，表示标准化后的
X
i
，
μ
表示
X
i
中每个变量所有样本数据的均值，
σ
表示
X
i
中每个变量所有样本数据的标准差
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常检测模型的训练过程如下：获取多个电能表历史检测的多变量时间序列数据样本，合并成一个多变量长时间序列数据样本；利用
Z
‑
Score
标准化使所述多变量长时间序列数据样本中的每一个变量的所有值符合标准正态分布；对标准化的多变量长时间序列数据样本进行窗口化，划分成所述预设窗口的多个时间窗口数据样本；采用多分辨率随机下采样数据增强方法对多个时间窗口数据样本进行数据增强，确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：高欣，薛冰，李保丰，翟峰，赵兵，郜波，秦煜，陈昊，梁晓兵，许斌，徐萌，卢建生，肖春，任宇路，杨帅，贾勇，姚俊峰，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司国网山西省电力公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：