[發(fā)明專利]一種電網異常檢測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710101634.X
• 申請日: 2017-02-24
• 公開（公告）號: CN106656637B
• 公開（公告）日: 2019-11-26
• 發(fā)明（設計）人: 李書芳;鄭鳳鳴;吳博;郭志民;張小斐;耿俊成;萬迪明
• 申請（專利權）人: 國網河南省電力公司電力科學研究院;北京郵電大學;國家電網公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24
• 代理公司: 11413 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 項京;馬敬<國際申請>=<國際公布>=<

本發(fā)明實施例提供了一種異常檢測方法及裝置，方法包括：獲得電網系統(tǒng)的目標時間序列數據，并將目標時間序列數據轉換成第一矩陣；將第一矩陣輸入到預先訓練得到的編解碼模型中，獲得第二矩陣，計算第二矩陣相對于所述第一矩陣的第一誤差，并在第一誤差超出預設的誤差范圍時，確定目標時間序列數據為異常序列數據。應用本發(fā)明實施例，利用預先訓練得到的編解碼模型檢測異常，減少了電力系統(tǒng)異常檢測工作中的人工工作量，提高了異常檢測效率。

技術領域

本發(fā)明涉及網絡安全技術領域，特別是涉及一種異常檢測方法及裝置。

背景技術

當今社會經濟正處于持續(xù)快速發(fā)展的階段，人類社會生產活動對穩(wěn)定的電力供應的依賴越來越強。因此保證電網穩(wěn)定運行顯得尤為重要。為了保證電網穩(wěn)定運行，其中一個主要的方面即為能夠及時發(fā)現(xiàn)電網中的故障，防止整個電網的失穩(wěn)導致大面積停電事故的發(fā)生。由此可見，如何及時檢測電網故障，以保障電網安全穩(wěn)定運行十分重要。

現(xiàn)有的異常檢測方法，主要依賴電力系統(tǒng)專業(yè)人員通過大量計算、分析來評估電網異常。這種方法不僅消耗大量的人力，而且隨著電網格局愈加復雜，電力系統(tǒng)運行數據大量產生，從而導致異常檢測效率較低。因此，如何減少電力系統(tǒng)異常檢測工作中的人工工作量，提高異常檢測效率，是一個亟待解決的技術難題。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例公開了一種異常檢測方法及裝置，以提高異常檢測效率。

為達到上述目的，本發(fā)明實施例提供了一種異常檢測方法，所述方法包括：

獲得電網系統(tǒng)的目標時間序列數據，并將所述目標時間序列數據轉換成第一矩陣；

將所述第一矩陣輸入到預先訓練得到的編解碼模型中，獲得第二矩陣；

計算所述第二矩陣相對于所述第一矩陣的第一誤差，并在所述第一誤差超出預設的誤差范圍時，確定所述目標時間序列數據為異常序列數據。

可選的，所述獲得電網系統(tǒng)的目標時間序列數據的步驟，包括：

采集預設時長內的電網系統(tǒng)的第一數據，并將所述第一數據轉換成第二數據，其中，所述第一數據為電壓幅值和電壓相角值，第二數據為實電壓和虛電壓；

將所述第二數據組合成所述目標時間序列數據。

可選的，所述編解碼模型包括編碼器模型和解碼器模型，其中，所述編碼器模型和所述解碼器模型均為循環(huán)神經網絡模型。

可選的，預先訓練所述編解碼模型的步驟包括：

獲取正常時間序列數據；

將所述正常時間序列數據作為訓練樣本，輸入到初始編碼器模型，獲得初始編碼器模型隱含層的初始狀態(tài)值；

將所述初始狀態(tài)值輸入到初始解碼器模型，得到滿足訓練結束條件的編解碼模型。

可選的，預先設定所述誤差范圍的步驟包括：

獲取正常時間序列數據，并將所述正常時間序列數據轉換成第三矩陣；

將所述第三矩陣輸入到所述編解碼模型中，獲得第四矩陣；

計算所述第四矩陣相對于所述第三矩陣的第二誤差；

獲得所述第二誤差服從正態(tài)分布的平均值和方差，并設定所述誤差范圍為：μ±3Σ；

其中，μ為所述平均值，Σ為所述方差。

為達到上述目的，本發(fā)明實施例還提供了一種異常檢測裝置，所述裝置包括：

第一轉換模塊，用于獲得電網系統(tǒng)的目標時間序列數據，并將所述目標時間序列數據轉換成第一矩陣；