【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，具体而言，涉及一种基于多模型的变压器监测数据的清洗方法及装置。
技术介绍
1、变压器作为电力系统中的重要组成部分，其状态将极大影响电力系统的安全稳定。随着信息化技术与传感器技术的大力发展，变压器监测领域迎来了数据量的爆炸性增长，这一趋势为变压器的状态参量预测与状态评估提供了数据基础。但由于在数据传输的过程中，外界干扰与通信端口短时失效等因素的存在，这使得采集到的数据中存在一些异常数据，它们主要是缺失值、噪声值。为了提升后续变压器状态参量预测与状态评估的准确性，对收集到的变压器监测数据进行数据清洗是十分必要的。
技术实现思路
1、针对上述情况，本申请实施例提供了一种基于多模型的变压器监测数据的清洗方法及装置，旨在解决上述问题或者至少部分地解决上述问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于多模型的变压器监测数据的清洗方法，所述方法包括：基于时间序列模型对变压器监测数据的时间序列进行异常检测，确定残差序列；基于残差序列中每个检测点的残差和监测数据的绝对离差均...
【技术保护点】
1.一种基于多模型的变压器监测数据的清洗方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于残差序列中每个检测点的残差和时间序列的绝对离差均值确定每个检测点的监测数据是否属于异常数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述异常数据中待清洗的脏数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每个检测点的AO检验统计量和IO检验统计量，确定每个检测点的异常类型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于每个检测点的AO检验统计量和IO检验...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模型的变压器监测数据的清洗方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于残差序列中每个检测点的残差和时间序列的绝对离差均值确定每个检测点的监测数据是否属于异常数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述异常数据中待清洗的脏数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每个检测点的ao检验统计量和io检验统计量，确定每个检测点的异常类型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于每个检测点的ao检验统计量和io检验统计量，确定每个检测点的异常...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢波，李珂，张沈习，王凯，杨国庆，贾景龙，
申请(专利权)人：国家电网有限公司华东分部，
类型：发明
国别省市：
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