【技术实现步骤摘要】
本公开涉及新能源发电，尤其涉及一种用于新能源厂的异常数据检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着国家“双碳”目标的制定，我们新能源场存在大规模的并网，从而导致新能源厂的运行数据良莠不齐，即存在大量的异常数据(异常数据的类型主要包括，连续不变的数据、超出合理值范围的数据、与其他强相关数据之间的关联性弱等数据)，这为新能源场站运行分析带来极大的困难，由此，亟需提出一种用于新能源厂的异常数据检测方法，以对新能源场的异常数据进行有效检测。
2、相关技术中，用于新能源厂的异常数据检测方法主要是通过单一变量的特性分析，结合人为设定的阈值对异常数据进行检测。
3、这种方式下，用于新能源厂的异常数据检测方法的适用性较差，无法满足新能源厂的异常数据检测需求。
技术实现思路
1、本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本公开的目的在于提出一种用于新能源厂的异常数据检测方法、装置、电子设备及存储介质，由于是基于参考数据对应的概率分布信息对待处理数据进行检测，从而能够有效地提升新能源厂的异常数据检测效果，有效地提升用于新能源厂的异常数据检测方法的适用性，进而有效地满足实际业务场景中新能源厂的异常数据检测需求。
3、本公开第一方面实施例提出的用于新能源厂的异常数据检测方法，包括：获取新能源厂的待处理数据和参考数据，其中，待处理数据包括：待处理资源数据和待处理功率数据，参考数据包括：参考资源数据和参考功率数据；确定与参考数据对
4、本公开第一方面实施例提出的用于新能源厂的异常数据检测方法，通过获取新能源厂的待处理数据和参考数据，待处理数据包括：待处理资源数据和待处理功率数据，参考数据包括：参考资源数据和参考功率数据，并确定与参考数据对应的参考概率分布信息，其中，参考概率分布信息描述参考资源数据和参考功率数据之间的数据分布情况，再根据参考概率分布信息对待处理数据进行检测，以从待处理数据中识别得到异常数据，由于是基于参考数据对应的概率分布信息对待处理数据进行检测，从而能够有效地提升新能源厂的异常数据检测效果，有效地提升用于新能源厂的异常数据检测方法的适用性，进而有效地满足实际业务场景中新能源厂的异常数据检测需求。
5、本公开第二方面实施例提出的用于新能源厂的异常数据检测装置，包括：获取模块，用于获取新能源厂的待处理数据和参考数据，其中，待处理数据包括：待处理资源数据和待处理功率数据，参考数据包括：参考资源数据和参考功率数据；确定模块，用于确定与参考数据对应的参考概率分布信息，其中，参考概率分布信息描述参考资源数据和参考功率数据之间的数据分布情况；识别模块，用于根据参考概率分布信息对待处理数据进行检测，以从待处理数据中识别得到异常数据。
6、本公开第二方面实施例提出的用于新能源厂的异常数据检测装置，通过获取新能源厂的待处理数据和参考数据，待处理数据包括：待处理资源数据和待处理功率数据，参考数据包括：参考资源数据和参考功率数据，并确定与参考数据对应的参考概率分布信息，其中，参考概率分布信息描述参考资源数据和参考功率数据之间的数据分布情况，再根据参考概率分布信息对待处理数据进行检测，以从待处理数据中识别得到异常数据，由于是基于参考数据对应的概率分布信息对待处理数据进行检测，从而能够有效地提升新能源厂的异常数据检测效果，有效地提升用于新能源厂的异常数据检测方法的适用性，进而有效地满足实际业务场景中新能源厂的异常数据检测需求。
7、本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如本公开第一方面实施例提出的用于新能源厂的异常数据检测方法。
8、本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的用于新能源厂的异常数据检测方法。
9、本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如本公开第一方面实施例提出的用于新能源厂的异常数据检测方法。
10、本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
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1.一种用于新能源厂的异常数据检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述参考数据对应的参考概率分布信息，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考概率分布信息对所述待处理数据进行检测，以从所述待处理数据中识别得到异常数据，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述参考数据进行等间隔划分处理，以得到多个数据区间，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述参考概率分布信息对所述待处理数据进行检测，以从所述待处理数据中识别得到异常数据之后，还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理数据和所述参考数据训练初始数据修复模型，以得到目标数据修复模型，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据掩码、所述其他数据、所述待处理数据以及所述参考数据训练所述初始数据修复模型，以得到所述目标数据修复模型，包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测数据和所
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述相似度值对所述初始数据修复模型的模型参数进行参数调优，以得到目标数据修复模型，包括：
10.一种用于新能源厂的异常数据检测装置，其特征在于，包括：
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述确定模块，包括：
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述识别模块，还用于：
13.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一处理子模块，还用于：
14.如权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：
15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述训练模块，包括：
16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述训练子模块，还用于：
17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述训练子模块，还用于：
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述训练子模块，还用于：
19.一种电子设备，包括：
20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于新能源厂的异常数据检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述参考数据对应的参考概率分布信息，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考概率分布信息对所述待处理数据进行检测，以从所述待处理数据中识别得到异常数据，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述参考数据进行等间隔划分处理，以得到多个数据区间，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述参考概率分布信息对所述待处理数据进行检测，以从所述待处理数据中识别得到异常数据之后，还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理数据和所述参考数据训练初始数据修复模型，以得到目标数据修复模型，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据掩码、所述其他数据、所述待处理数据以及所述参考数据训练所述初始数据修复模型，以得到所述目标数据修复模型，包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测数据和所述参考数据训练所述初始数据修复模型，以得到所述目标数据修复...
【专利技术属性】
技术研发人员：王金元，徐超，张宇，周强，刘富田，
申请(专利权)人：国家电投集团电站运营技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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