[发明专利]检测电网中电压数据异常的方法

说明书

本发明公开了一种检测电网中电压数据异常的方法，包括步骤：S1.采集电压数据；S2.使用自适应变异蝙蝠算法对所述电压数据进行处理，得到电压数据的局部异常数据；S3.对所述电压数据的局部异常数据进行聚类处理，得到聚类后的数据；S4.对所述聚类后的数据进行分类检测，得到异常的电压数据。本发明的一种检测电网中电压数据异常的方法，具有更好的聚类效果以及异常检测性能，提高了电压异常的检测效率。

技术领域

本发明涉及电网领域，具体涉及一种检测电网中电压数据异常的方法。

背景技术

随着现代电力技术的不断进步，电网正向着智能化、信息化、数字化方向高速发展。随着电网系统中各类设备要处理的数据量逐渐增加，使得电网数据量飞速增长，这就增加了对电网进行统计分析的难度，特别地，很难对电网的异常数据进行分析，而电网数据异常等问题会严重地影响电网的安全。

其中，电网数据异常往往体现在电压数据异常，而目前对于电压数据异常的检测，并没有有效的手段或技术。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供检测电网中电压数据异常的方法，具有更好的聚类效果以及异常检测性能，提高了电压异常的检测效率。

本发明的检测电网中电压数据异常的方法，包括如下步骤：

S1.采集电压数据；

S2.使用自适应变异蝙蝠算法对所述电压数据进行处理，得到电压数据的局部异常数据；

S3.对所述电压数据的局部异常数据进行聚类处理，得到聚类后的数据；

S4.对所述聚类后的数据进行分类检测，得到异常的电压数据。

进一步，所述步骤S2，具体包括：

S21.初始化自适应变异蝙蝠算法中的频率f_i＝0、速度以及位置其中，f_i为第i个电压数据变换的频率，和分别为第i个电压数据在t时刻的变换速度和在t时刻的位置；

S22.根据自适应变异蝙蝠算法公式W(t)，对所述电压数据进行迭代处理；所述公式W(t)为：

其中，W(t)为t时刻异常数据的分布权值；R为将当前电压数据划分为相等区域的个数；r_k为异常数据出现在第k个区域的概率；

S23.重复步骤S22，不断迭代修正第i个电压数据在t+1时刻的变换速度和位置得到局部偏离正常电压数据的异常值和所述异常值的个数。

进一步，根据如下公式确定所述自适应变异蝙蝠算法的第i个电压数据变换的频率f_i：

其中，F_avg为所有电压数据的平均适应值，F_best为当前电压数据中的异常数据，f_min为最小频率，α∈[-1,1]为随机向量；

根据如下公式确定所述自适应变异蝙蝠算法的第i个电压数据在t时刻的变换速度

其中，ω为惯性权重，为第i个电压数据在t时刻的变换速度，x_*为异常数据位置；

根据如下公式确定所述自适应变异蝙蝠算法的第i个电压数据在t+1时刻的位置

其中，δ∈[-1,1]为随机向量，A^(t)为t时刻的响度，s为自适应参数。

进一步，所述步骤S3，具体包括：

S31.构建聚类损失模型：