基于低秩模型的电力状态数据异常检测

摘要

智能电网在国民生计中扮演着至关重要的角色,智能电网的稳定性和安全性是网络建设中需要特别考虑的问题。在智能电网的建设和运营中,如何从日常监测数据中及时检测出异常信息和有害信息,比如网络入侵数据和系统隐患数据,对智能电网的稳定性和安全性有着举足轻重的影响。提出一种基于低秩模型的电力数据异常检测算法,将系统观测数据分解为低秩部分和稀疏部分,用低秩部分表达干净的观测,用稀疏部分表达异常数据。然后,通过增广拉格朗日方法来优化目标方程。在公开数据集上的实验结果验证了所提出算法的有效性。