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。