[發(fā)明專利]電力計量終端異常檢測方法、裝置、計算機設備和介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011503963.5
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112488242A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發(fā)明（設計）人: 劉濤;伍少成;曹小洪;姜和芳;趙杰;梁洪浩;陳曉偉;馬越;李瑾;陸月明
• 申請（專利權）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q50/06
• 代理公司: 廣州華進聯(lián)合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 袁武

1.一種電力計量終端異常檢測方法，其特征在于，包括：

獲取電力計量終端的多個目標數(shù)據(jù)集，其中，每個所述目標數(shù)據(jù)集包括所述電力計量終端的多個數(shù)據(jù)；

基于主成分分析法，對多個所述目標數(shù)據(jù)集進行降維處理，得到主成分矩陣；

計算所述主成分矩陣中的每行元素之間的加權距離；

基于模糊C均值聚類算法，根據(jù)所述加權距離對所述主成分矩陣中的每行元素進行聚類分析，得到隸屬度矩陣；

根據(jù)所述隸屬度矩陣判斷所述電力計量終端是否存在異常。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述隸屬度矩陣判斷所述電力計量終端是否存在異常，包括：

獲取所述隸屬度矩陣中的最大值；

若所述隸屬度矩陣中的最大值大于或等于預設異常閾值，則所述隸屬度矩陣中的最大值對應的聚類類別中的數(shù)據(jù)均為異常數(shù)據(jù)，確定所述電力計量終端存在異常。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述主成分矩陣中的每行元素之間的加權距離，包括：

計算所述主成分矩陣的多個特征值；

計算每個所述特征值的權值貢獻值；

根據(jù)每個所述特征值的權值貢獻值和所述主成分矩陣，計算所述主成分矩陣中每行元素之間的所述加權距離。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于模糊C均值聚類算法，根據(jù)所述加權距離對所述主成分矩陣中的每行元素進行聚類分析，得到隸屬度矩陣，包括：

獲取初始聚類類別數(shù)和初始聚類中心；

基于所述模糊C均值聚類算法，根據(jù)所述初始聚類類別數(shù)、所述初始聚類中心和所述加權距離，確定所述主成分矩陣中的每行元素的隸屬度矩陣；

根據(jù)所述隸屬度矩陣，更新所述初始聚類中心，得到新的聚類中心；

計算所述新的聚類中心與所述初始聚類中心之間差值的絕對值；

若所述絕對值大于或等于預設誤差閾值，則將所述新的聚類中心作為初始聚類中心，返回執(zhí)行所述根據(jù)所述初始聚類類別數(shù)、所述初始聚類中心和所述加權距離，確定所述主成分矩陣對應的隸屬度矩陣的步驟。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于主成分分析法，對多個所述目標數(shù)據(jù)集進行降維處理，得到主成分矩陣，包括：

將多個所述目標數(shù)據(jù)集轉換為目標數(shù)據(jù)矩陣，并計算所述目標數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣；

計算所述目標數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣的多個特征值和多個特征向量；

根據(jù)多個所述特征值、多個所述特征向量和所述目標數(shù)據(jù)矩陣，確定所述主成分矩陣。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)多個所述特征值、多個所述特征向量和所述目標數(shù)據(jù)矩陣，確定所述主成分矩陣，包括：

獲取多個所述特征值的累加總和；

將多個所述特征值降序排列，得到特征值序列；

從大到小依次選取所述特征值序列中的特征值進行累加，并計算累加后的和與多個所述特征值的累加總和的比值；

若所述比值大于或等于預設比值閾值，則將選取的多個特征值均作為主特征值；

根據(jù)所述主特征值對應的特征向量和所述目標數(shù)據(jù)矩陣，確定所述主成分矩陣。

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取電力計量終端的多個目標數(shù)據(jù)集，包括：

獲取所述電力計量終端的多個初始數(shù)據(jù)集；

將多個所述初始數(shù)據(jù)集中非數(shù)值型數(shù)據(jù)量化為數(shù)值型數(shù)據(jù)，并對多個所述初始數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進行補充或刪除處理，得到多個預處理數(shù)據(jù)集；

對多個所述預處理數(shù)據(jù)集進行歸一化處理，得到多個所述目標數(shù)據(jù)集。