[发明专利]一种云环境下数据异常检测方法

权利要求书

1.一种云环境下数据异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取电网中各电表节点的数据，并对数据进行预处理；

S2、将处理的数据按照时间序列分解为趋势分量、周期分量和残余分量的序列数据；

S3、对残余分量的序列数据进行异常检测，查找超过阈值的异常数据，并保存。

2.根据权利要求1所述的一种云环境下数据异常检测方法，其特征在于，所述数据预处理方法包括采用牛顿插值法对缺失数据进行补全，其步骤如下：

设对应于时间序列T＝{t₁，...，t_n}的原始数据集为X＝{x₁，，...，x_n}＝{f(t₁)，...，f(t_n)}，若(t_i，x_i)数据缺失，则

P(t_i)＝f(t₁)+(t_i-t₁)f[t₂，t₁]+(t_i-t₁)(t_i-t₂)f[t₃，t₂，t₁]+...+(t_i-t₁)(t_i-t₂)...(t_i-t_n-1)f[t_n-1，...，t₂，t₁]

R(t_i)＝(t_i-t₁)(t_i-t₂)...(t_i-t_n)f[t_n-1，...，t₂，t₁]

x_i＝f(t_i)＝P(t_i)+R(t_i)

其中，f[t_i，t_j]为f(t)在点t_i，t_j处的一阶差商，P(t_i)为牛顿插值逼近函数，R(t_i)为余项函数。

3.根据权利要求2所述的一种云环境下数据异常检测方法，其特征在于，所述数据预处理方法还包括采用标准化函数对数据进行格式统一，其步骤如下：

设完成缺失值补全的数据集为X′＝{x′₁，...，x′_n}，其中数据值最大的为x′_max，数据值最小的为x′_min，利用min-max标准化函数来使数据集中的数据值均位于[0，1]区间内，公式如下所示：

完成预处理之后的数据集为Y＝{y₁,,...,y_n}。