[发明专利]一种配电网在线数据异常检测方法

说明书

本发明提供一种配电网在线数据异常检测方法，根据语法规范，定义配电网在线数据的语法异常规则；从配电网的检测训练集中筛选出满足检测要求的长度范围的配电网在线数据，并预处理配电网在线数据，得到配电网在线筛选数据；根据配电网在线筛选数据及用户的经验参数，生成筛选异常规则；根据语法异常规则和筛选异常规则对配电网在线数据进行异常检测，得到检测结果序列集；根据异常程度对检测结果序列集排序，得到最终检测结果。本发明提出的检测方法，能够高效率、实时且灵活地对配电网在线数据进行异常检测，进而提升了配电网在线数据质量，实现了从海量配电网在线数据中快速地找到异常数据，提高了配电网仿真计算和状态监测等工作结果的精确度。

技术领域

本发明涉及配电网在线数据检测领域，具体涉及一种配电网在线数据异常检测方法。

背景技术

配电网规模大，范围广，负担着直接为广大用户供电的任务。近年来，生产生活领域对电力的需求逐年增长，配电网承担的负载越来越高，对供电质量的要求越来越严格。为了对配电网的运行情况进行监控，配电网终端对电流、电压、开关位置等状态量进行了采集，采集频率较高使得总体采集数据量级非常大。因此，对采集到的大规模配电网数据进行异常运行状态分析成为越来越重要的问题。

现在的配电网在线数据异常检测方法主要分为三类：一是先将配电网在线数据分成若干数据段，再在这些数据段中找出与其他数据段距离较大的数据段，这种方法简洁直观，但检测出的异常结果的长度是固定的，同时检测结果过分依赖于对配电网在线数据的人工划分；二是利用模式匹配的方法进行异常数据的检测，这类方法对训练集的依赖过大；三是通过定义正常数据段的规则进行配电网在线数据的异常检测，这种方法具有良好的可扩展性，能够适用于不同类型配电网在线数据的异常检测。

在当前的基于规则的配电网在线数据的异常检测方法中，规则是由时间段组成的，这种组成规则的方式虽然有效，但在进行规则提取和异常子序列检测时需要用复杂的算法(时间复杂度为O(n²))对被检测的配电网在线数据进行分段，影响了检测效率，也无法对配电网数据进行实时异常检测。

因此，对于大规模配电网在线数据，需要一种新的高效、灵活的实时检测方法去解决配电网在线数据的异常检测问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供的一种配电网在线数据异常检测方法，该方法能够高效率、实时且灵活地对配电网在线数据进行异常检测，进而提升了配电网在线数据质量，实现了从海量配电网在线数据中快速地找到异常数据，提高了配电网仿真计算和状态监测等工作结果的精确度。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种配电网在线数据异常检测方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1.根据语法规范，定义配电网在线数据的语法异常规则；

步骤2.从所述配电网的检测训练集中筛选出满足检测要求的长度范围的配电网在线数据，并预处理所述配电网在线数据，得到配电网在线筛选数据；

步骤3.根据所述配电网在线筛选数据及用户的经验参数，生成筛选异常规则；

步骤4.根据所述语法异常规则和筛选异常规则对所述配电网在线数据进行异常检测，得到检测结果序列集；

步骤5.根据异常程度对所述检测结果序列集排序，得到最终检测结果。

优选的，所述步骤1中的所述语法异常规则为包括一个或多个规则元组的序列,每个所述规则元组均对应时间序列中的一个时序点；所述规则元组的形式如下：

<规则元组>＝{<数值下限>，<数值上限>，<方向>}