[发明专利]一种基于多判据融合的配变用采数据异常甄别方法在审
| 申请号： | 201910740107.2 | 申请日： | 2019-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN110458230A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 李新家;祝永晋;尹飞;马吉科;季聪;许杰雄;龙玲莉;杨勤胜;豆龙龙;陈远;臧海祥;卫志农;孙国强 | 申请（专利权）人： | 江苏方天电力技术有限公司;河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 32224 南京纵横知识产权代理有限公司 | 代理人： | 张赏<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 211100江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多判据融合的配变用采数据异常甄别方法，包括：对用采数据断点、异常点和现场实际运行数据情况进行统计分析；分别采用原型聚类法、密度聚类法、概率密度法、深度学习方法等四种方法进行异常值的甄别，对四种模型进行“4取2”验证结果，即四种模型有两个模型认为待判定点是异常点，则待判定点为异常点。本发明解决了传统机器学习方法处理海量数据时面临的难度大，效率低、实时性不高等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 异常点 判定点 传统机器 海量数据 密度聚类 数据断点 数据异常 验证结果 运行数据 统计分析 聚类法 密度法 实时性 判据 原型 融合 学习 概率 | ||
【主权项】：
1.一种基于多判据融合的配变用采数据异常甄别方法，其特征在于，包括：/n获取配变用采原始数据；/n对所述配变用采原始数据进行预处理；/n将噪声点随机加在预处理后的配变用采原始数据上，形成含异常点的用采数据序列；/n分别采用原型聚类法、密度聚类法、概率密度法和深度学习法四种模型对含异常点的用采数据序列进行异常点甄别；/n确定配变用采异常数据；所述配变用采异常数据为任意两种模型的异常点甄别结果的交集，然后取所有两两组合确定的交集的并集。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏方天电力技术有限公司;河海大学，未经江苏方天电力技术有限公司;河海大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910740107.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种荧光粉的识别方法及装置
- 下一篇：一种陶瓷产品检测方法、装置和设备
