【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用电数据异常值检测，特别涉及一种低压台区用电数据异常值检测方法及相关装置。
技术介绍
1、现代社会中，电力是生产生活的重要支撑；低压台区是电力系统中的关键环节之一，对低压台区用电数据进行有效管理和分析，对于提高电力系统运行效率、优化能源利用至关重要。进一步解释性地，低压台区用户特性分析旨在分析用户的用电行为，从而更好地理解电力系统的负荷特征和变化规律，为电力系统的规划、运行和管理提供重要参考依据，促进电网智能化发展，提高能源利用效率和安全稳定性；良好的数据是进行低压台区用户特性分析分析的前提，通过及时发现和处理异常值，可以有效提高低压台区用户特性分析的准确性和可信度。
2、由于用电数据的复杂性和多样性，如何准确快速地检测出异常数据、识别出典型用电模式成为了亟待解决的问题；目前，虽然已有一些方法能够进行用电数据异常值检测和模式识别，但仍存在一些挑战。具体解释性地，首先，传统基于概率模型的异常值检测方法的检测效率较低；另外，由于真实用电数据的概率分布较为复杂，导致传统基于概率模型的异常值检测方法无法准确区分异常值和...
【技术保护点】
1.一种低压台区用电数据异常值检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种低压台区用电数据异常值检测方法，其特征在于，所述基于待异常值检测的低压台区用电数据，构建获得归一化处理后的日电力负荷序列的步骤中，
3.根据权利要求1所述的一种低压台区用电数据异常值检测方法，其特征在于，所述以所述5维日电力负荷特征矩阵作为输入，采用基于密度的空间聚类应用与噪声方法进行异常值检测，获得低压台区用电数据异常值检测结果的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种低压台区用电数据异常值检测方法，其特征在于，所述通过K最近邻选择最优...
【技术特征摘要】
1.一种低压台区用电数据异常值检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种低压台区用电数据异常值检测方法，其特征在于，所述基于待异常值检测的低压台区用电数据，构建获得归一化处理后的日电力负荷序列的步骤中，
3.根据权利要求1所述的一种低压台区用电数据异常值检测方法，其特征在于，所述以所述5维日电力负荷特征矩阵作为输入，采用基于密度的空间聚类应用与噪声方法进行异常值检测，获得低压台区用电数据异常值检测结果的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种低压台区用电数据异常值检测方法，其特征在于，所述通过k最近邻选择最优的邻域半径和邻域最小样本点数的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种低压台区用电数据异常值检测方法，其特征在于，在获得低压台区用电数据异常值检测结果之后，还包括：
6.一种低压台区用电数据异常值检测系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种低压台区用电数据异常值检测系统，其特征在于，所述第一构建模块执行基于待异常值检...
【专利技术属性】
技术研发人员：李保丰，翟峰，梁晓兵，卢建生，谢振刚，许斌，徐萌，冯云，赵英杰，秦煜，许岳楼，周琪，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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