一种基于随机矩阵理论的电网海量数据异常检测方法

摘要

本发明公开了一种基于随机矩阵理论的电网海量数据异常检测方法，该方法可用于检测由于设备故障、数据流采集错误以及外界噪声扰动等因素造成的大量不完整、不一致的“脏数据”。以三相电压电流作为分析指标，以随机矩阵理论(RMT)为基础，对源数据处理后，将线性特征值统计量(LES)作为统计指标，连续分析数据矩阵中元素的特性；LES能够反映矩阵的一些统计规律，因此可以用其在一段时间内的波动程度的大小来表征时空源数据矩阵中的异常数据含量。上述方法逻辑流程如图1，本发明能够通过有效利用基于随机矩阵理论的电网海量数据异常检测方法对电网海量电压电流运行数据的数据行为进行分析，具有一定的工程价值和研究意义，可以有效提高降损效率。