基于多域特征提取的电力数据异常检测方法

摘要

为解决电力大数据中存在的冗余、异常等威胁电网安全稳定运行的问题,提出一种基于多域特征提取的电力数据异常检测算法。首先,从波动性、趋势性和变动性3个维度提取9维特征对电力数据时间序列进行表征。然后,利用相关向量机进行特征选择和降维,自动确定最优特征组合。最后,采用支持向量数据描述构造一类分类器,实现异常数据检测,同时,针对支持向量数据描述核参数和惩罚因子设置问题,利用磷虾算法进行优化,提升算法收敛精度。算例结果表明,所提方法能够有效实现异常检测,并且具有较强的噪声鲁棒性。