[发明专利]基于大数据的配电网异常指标的识别与处理方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于大数据的配电网异常指标的识别与处理方法，包括：采集配电网专公变运行实时数据并发送至配网智能运维管控系统中，实时数据运行数据存放在分布式数据库HBase中；计算时用SPARK将运行实时数据从HBase数据库中加载至内存中，利用iForest算法识别出运行数据的异常值并将其删除，将剩余数据子集用k‑means算法聚类，聚类后用每个类别相应维度处的平均值填补删掉的异常值。上述方法采用的装置包括：数据采集、加载、剔除、聚类、处理模块。本发明利用分布式数据库HBASE存储专公变运行实时数据，通过大数据的分布式与并行计算框架SPARK对海量数据的高效分析，及时发现配电网运行实时数据的缺陷并做出修正。

主权项

1.基于大数据的配电网异常指标的识别与处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：采集公变运行数据并发送至用电信息采集系统，并将公变运行数据存放在用电信息采集系统的HBase数据库中；步骤B：将公变运行数据从HBase库中加载至分布式内存中；步骤C：利用iForest算法识别出运行数据的异常值并将其删除；步骤D：将经过步骤C剩余数据子集用k‑means算法聚类；步骤E：将步骤D聚类后用每个类别相应维度处的平均值填补删掉的异常值。