[发明专利]一种基于变电站图形转化的异常数据识别优化方法在审
| 申请号： | 202010811862.8 | 申请日： | 2020-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN112000831A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 王磊;黄力;刘应明;杨永祥;朱皓;龙志;张建行;陈相吉;周政宇;黄照厅;周金桥;瞿强;杨凯利;黄伟;付锡康;朱平;邓冠;张雪清;曾蓉;李克;瞿杨全;熊维;柯勇;汤龙;陈晨;王予彤;余秋衡;阮鹏 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/56 | 分类号： | G06F16/56;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 刘小莉 |
| 地址： | 550002 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于变电站图形转化的异常数据识别优化方法，包括，采集变电站相关设备的基本信息并添加私有属性以进行图形转化；基于最小二乘制策略构建异常识别模型，对图形转化过程中的处理数据进行异常识别；若识别到异常数据，则对其进行标记，并结合三参数分布和灰色预测策略剔除标记的所述异常数据，输出优化后的所述图形转化结果。本发明通过构建的异常识别模型识别图形转化过程中的异常数据，并结合三参数分布和灰色预测策略剔除标记的异常数据，输出优化后的图形转化结果，提高了图形转化质量和效率，精准的定位异常数据并剔除，避免了运维人员的重复工作和错漏，降低了设备安全运行的危险系数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变电站 图形 转化 异常 数据 识别 优化 方法 | ||
【主权项】：
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