基于特性指标的电力输变电设备负荷坏数据检测算法

摘要

一种基于特性指标的电力输变电设备负荷坏数据检测算法，步骤为：计算聚类有效性指标，确定最佳聚类数k，用集成聚类算法对负荷曲线聚类，得到每一类的特征曲线C_p。计算每一类中各负荷曲线在各时刻时，实际负荷曲线与特征曲线的差异程度zscore。用移动中值平滑算法对每一条负荷曲线进行平滑处理，将原始负荷曲线和平滑负荷曲线作差得到误差序列e_n，计算各时刻的平滑性指标mscore，检测坏数据，令迭代次数r=r+1，若r>M，重复步骤二至步骤九，若r<M，则完成检测。其有益效果是：可以有效消除离群点对其邻近点平滑值的影响，具有较好的稳定性。对于大规模数据集的计算效率较高，辨识与修正的准确率较高能够有效处理连续坏数据。

主权项

一种基于特性指标的电力输变电设备负荷坏数据检测算法，其特征在于，步骤为：令迭代次数为r，设备负荷曲线总数为M，且设备负荷曲线的数量为至少一个，步骤一、令r＝1，步骤二、计算聚类有效性指标，确定最佳聚类数k，步骤三、用集成聚类算法对负荷曲线聚类，得到每一类的特征曲线C_p。步骤四、计算每一类中各负荷曲线在各时刻时，实际负荷曲线与特征曲线的差异程度zscore。步骤五、用移动中值平滑算法对每一条负荷曲线进行平滑处理，步骤六、将原始负荷曲线和平滑负荷曲线作差得到误差序列e_n，步骤七、计算各时刻的平滑性指标mscore，步骤八、检测坏数据，步骤九、令迭代次数r＝r+1，若r>M，重复步骤二至步骤九，若r<M，则完成检测。