一种电力实时数据异常检测方法技术

本发明专利技术公开了一种电力实时数据异常检测方法，通过对电力实时数据进行基于规则的异常检测、基于梯度的异常检测以及基于预测的异常检测等三次不同的方式对电力实时数据进行检测，其实现简单，能够准确、快速地完成对海量电力实时数据的异常检测，保证了电网智能优化的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种电力实时数据异常检测方法
本专利技术涉及电力数据处理
，更具体地说，涉及一种电力实时据异常检测方法。
技术介绍
随着电网信息化“SG-ERP工程”深入开展和电网“十二五”智能化规划的部署实施，对海量历史/实时数据库数据服务能力智能优化研究提出了更高的要求。但是，现有的电力数据的采集存储过程中，不可避免地会出现异常数据或噪声，因此，如何准确、快速地检测出电力实时数据中的异常数据成为亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种电力实时数据异常检测方法，以实现准确、快速地检测出电力实时数据中的异常数据的目的。为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种电力实时数据异常检测方法，包括：步骤1：获取待检测的电力数据，所述电力数据携带有预先分配的识别标识；依据所述识别标识确定所述电力数据的类别，所述类别包括：电压类，电容电抗类，负荷类，主变类和线路类；依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测，当所述电力数据满足预设检测条件时，所述电力数据正常，否则，所述电力数据异常；步骤2：对于步骤1中未检测出异常的数据，计算第m类数据t时刻的梯度Gm,t：其中，vt和vt-τ本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力实时数据异常检测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取待检测的电力数据，所述电力数据携带有预先分配的识别标识；依据所述识别标识确定所述电力数据的类别，所述类别包括：电压类，电容电抗类，负荷类，主变类和线路类；依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测，当所述电力数据满足预设检测条件时，所述电力数据正常，否则，所述电力数据异常；步骤2：对于步骤1中未检测出异常的数据，计算第m类数据t时刻的梯度Gm，t：其中，vt和vt?τ分别表示t时刻和t?τ时刻的数据；依据所述梯度以及第m类数据的正常阈值，检测所述未检测出异常的第m类数据是否异常；步骤3：对于步骤2中未检测出异常的负荷数据，依据...

【技术特征摘要】
1.一种电力实时数据异常检测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取待检测的电力数据，所述电力数据携带有预先分配的识别标识；依据所述识别标识确定所述电力数据的类别，所述类别包括：电压类，电容电抗类，负荷类，主变类和线路类；依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测，当所述电力数据满足预设检测条件时，所述电力数据正常，否则，所述电力数据异常；步骤2：对于步骤1中未检测出异常的数据，计算第m类数据t时刻的梯度Gm,t：其中，vt和vt-τ分别表示t时刻和t-τ时刻的数据；依据所述梯度以及第m类数据的正常阈值，检测所述未检测出异常的第m类数据是否异常；步骤3：对于步骤2中未检测出异常的负荷数据，依据预设的预测规则，应用当前时刻之前的若干个负荷数据预测当前时刻的负荷数据的预测值，所述若干数据为前后时刻相邻时刻的负荷数据；依据所述预测值，以及所述若干个负荷数据及其预测值，确定所述当前时刻的负荷数据的概率为p的置信区间；当所述当前时刻的负荷数据值落在所述概率为p的置信区间内时，所述当前时刻的负荷数据正常，否则，所述当前时刻的负荷数据异常；所述当前时刻的负荷数据的概率为p的置信区间为：其中，表示当前时刻的负荷数据的预测值；其中，(i＝1,2,…，n-1)为当前时刻之前的各个时刻的负荷数据的实际值与相应时刻的预测值的差值；为当前时刻之前的各个时刻的负荷数据的实际值与相应时刻的预测值的差值的标准差；其中，t(p,n-2)是满足P(t1-p/2(n-2)<t(n-2)<tp/2(n-2))＝p的t值；n为当前时刻及之前时刻的负荷数据的总的个数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测包括：电压类数据：判断所述电压类数据是否满足第一预设的取值范围，如果是，则所述电压类数据是正常的，否则，所述电压类数据异常；电容电抗类数据：判断所述电容电抗类数据是否满足当前状态下的第二预设的取值范围，如果是，所述电容电抗类数据正常，否则，所述电容电抗类数据异常；负荷类数据：计算所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离，将所述相似距离与预设阈值进行比较，当所述相似距离大于所述预设阈值时，所述负荷类数据正常，否则，所述负荷类数据异常；主变类数据：所述主变类数据包括有功数据、无功数据、电流数据和电压数据；依据如下第一关系式计算所述有功数据的理论值P*，其中，P为有功数据，Q为无功数据，U为电压数据，I为电流数据；当所述理论值P*满足第一预设条件时，所述主变类数据正常，否则，所述主变类数据异常；线路类数据：所述线路类数据包括首端数据和末端数据，所述首端数据包括首端有功数据、首端无功数据、首端电流数据和首端电压数据，所述末端数据包括末端有功数据、末端无功数据、末端电流数据和末端电压数据；依据所述第一关系式计算所述首端有功数据的理论值P1*...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑志敏，李丰伟，陈东海，龚向阳，任雷，蔡振华，王威，华建良，王晴，
申请(专利权)人：宁波电业局，慈溪市供电局，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：