【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力数据检测，尤其涉及一种检测电力异常数据的方法及系统、设备、介质，使用孤立森林算法和遗传算法相结合的方法，确保了检测电力异常数据的精确度。
技术介绍
1、在当今数字化的电力系统中，异常数据检测是确保系统安全和可靠性的关键任务之一。然而，电力系统的复杂性和多样性带来了许多挑战，这也使异常数据检测成为一项不断需要提升的技术。
2、传统的异常数据检测方法通常依赖于统计学的技术和规则。然而，目前电力系统数据的复杂性和多样性使得传统方法难以应对异常数据。电力系统数据通常具有多个维度和复杂的结构，且来自不同类型的设备。这种多样性使得传统方法难以捕捉到所有设备的异常模式，并且可能需要手动调整和优化规则，导致传统的异常检测算法的设计和实施变得困难。
3、基于机器学习的异常检测方法在电力系统中已经展现了其巨大的潜力。但是新型电力系统产生的数据通常具有大数据量和高维度的特点，涵盖了大量的参数和变量。传统的机器学习算法可能面临维度灾难问题，难以处理大规模高维度的数据。此外，电力系统中的异常样本与正常样本之间存在严重的不...
【技术保护点】
1.一种检测电力异常数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种检测电力异常数据的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：根据负荷点预测残差分位数、发电装置的表后系统住宅用户检测值、用户符合概率预测参数以及负荷特征参数获取电力数据采集模型。
3.根据权利要求1所述的一种检测电力异常数据的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：先对所述电力数据进行电力数据融合处理，再进行缺失数据处理；
4.根据权利要求1所述的一种检测电力异常数据的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：将所述数据集中的所有电力数据通过孤立森林划分为多个孤
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【技术特征摘要】
1.一种检测电力异常数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种检测电力异常数据的方法，其特征在于，所述步骤s1包括：根据负荷点预测残差分位数、发电装置的表后系统住宅用户检测值、用户符合概率预测参数以及负荷特征参数获取电力数据采集模型。
3.根据权利要求1所述的一种检测电力异常数据的方法，其特征在于，所述步骤s2包括：先对所述电力数据进行电力数据融合处理，再进行缺失数据处理；
4.根据权利要求1所述的一种检测电力异常数据的方法，其特征在于，所述步骤s3包括：将所述数据集中的所有电力数据通过孤立森林划分为多个孤立树；
5.根据权利要求4所述的一种检测电力异常数据的方法，其特征在于，输出各个电力数据特征的异常分值的方法包括：获取电力数据集o'中的一个电力数据样本y，每个电力数据样本y的孤立森林异常分值表示为：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：徐凯，杨智，周小波，陈淋，黄玉莲，
申请(专利权)人：四川中电启明星信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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