[發(fā)明專利]一種基于數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常判定方法

在審

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• 申請日: 2022-02-25
• 公開（公告）號: CN114676749A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發(fā)明（設計）人: 楊錚宇;代盛國;張建偉;沈鑫;趙毅濤;王軼;劉斌
• 申請（專利權）人: 云南電網(wǎng)有限責任公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q50/06
• 代理公司: 南京禹為知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 沈鑫

1.一種基于數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常判定方法，其特征在于，包括：

設定原始電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)D以及離群點個數(shù)m，對D中數(shù)據(jù)進行標準化處理，將標準化處理后的數(shù)據(jù)放入K-means++聚類模型；

得到聚類模型結果后，統(tǒng)計聚類后每個簇的數(shù)據(jù)個數(shù)n(i)，判定i的值是否大于設定的離群點個數(shù)m；

若n(i)小于m，則認定該類數(shù)據(jù)量少于預設值，全部放入“離群點候選集”中；

若n(i)大于等于m，采用LOF算法計算該類所有對象的LOF離群因子，將離群因子大于2的對象納入“離群點候選集”；

將兩種情況合并形成最終的“離群點候選集”，根據(jù)計算并排序所有數(shù)據(jù)點的離群因子，形成線損異常情況集合；

對所述線損異常情況集合中的運行數(shù)據(jù)進行歸納推理，得到異常發(fā)生的時間，將其追溯到配電網(wǎng)結構中后，對異常發(fā)生的地點進行定位。

2.如權利要求1所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常判定方法，其特征在于，所述D中數(shù)據(jù)包括節(jié)點電流、節(jié)點電壓和對24小時的負荷特征值。

3.如權利要求1或2所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常判定方法，其特征在于，所述聚類模型結果的獲取過程包括：

利用K-means聚類算法進行聚類分析，其歐式距離的定義為：

4.如權利要求3所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常判定方法，其特征在于，還包括：平方誤差表示為式：

5.如權利要求4所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常判定方法，其特征在于，還包括：

采用用輪廓系數(shù)這一參數(shù)來判斷聚類效果的優(yōu)劣，所述輪廓系數(shù)s基于聚類的凝聚度和分離度來評估，該值介于±1之間，且值越大表示聚類得到的效果越好；

第i個元素的輪廓系數(shù)s(i)如下式所示，所述輪廓系數(shù)s表示為所有元素輪廓系數(shù)的平均值：

其中，a(i)表示第i個元素與其同一簇內(nèi)其他所有元素的平均距離，b(i)表示第i個元素與其所有不同簇內(nèi)所有點的平均距離的最小值。

6.如權利要求5所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常判定方法，其特征在于，所述采用LOF算法計算該類所有對象的LOF離群因子包括：

定義對象p的k距離為k-distance(p)，在樣本空間中，存在對象o，其與所述對象p之間的距離基座d(p,o)，若滿足預設的條件，則k-distance(p)＝d(p,o)，即：k-distance(p)＝max|||p-o|||；

與所述對象p之間距離小于等于k-distance(p)的對象集合稱為對象p的第k距離領域，記作：Nk(p)。

7.如權利要求6所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常判定方法，其特征在于，還包括，所述對象p相對于所述對象o的可達距離為：

reachdist(p,o)＝max{k-distance(o),||p-o||}

若所述對象p遠離對象o，則兩者之間的可達距離就是它們之間的實際距離；但若兩者距離近，則實際距離用o的k距離代替。

8.如權利要求7所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常判定方法，其特征在于，還包括：

局部可達密度計算公式：

局部離群點因子：該因子表征了p的離群點的程度，定義如下：

若所述對象p不是局部離群點，則LOF(p)接近于1。

9.如權利要求8所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常判定方法，其特征在于，配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)異常的判定標準為：

基于離群因子LOF進行異常數(shù)據(jù)判定，若LOF遠大于1，則認為是離群點；

LOF接近于1，則判定該點為正常點。