一种电力系统异常数据辨识方法 | |
沈力; 陈硕; 乔林; 宋纯贺; 刘树吉; 王忠锋; 李钊; 李力刚; 吕旭明; 崔世界 | |
2020-07-07 | |
著作权人 | 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 ; 中国科学院沈阳自动化研究所 |
国家 | 中国 |
文献子类 | 发明授权 |
产权排序 | 2 |
其他题名 | Power system abnormal data identification method |
英文摘要 | 本发明涉及一种电力系统异常数据辨识方法,包括将电力系统正常数据作为训练样本,训练神经网络;将待检测数据输入训练后的神经网络,获得残差序列;基于仿射传播聚类算法对残差训练进行聚类;根据各个类别的特征和类内距离进行异常数据判断。本发明利用混沌粒子群算法来进行神经网络训练,同时采用仿射传播聚类算法来实现数据聚类,能够显著降低计算量,同时不依赖采样分布,有效地提高了电力系统异常数据辨识的准确性。 |
公开日期 | 2021-09-14 |
申请日期 | 2018-12-27 |
语种 | 中文 |
状态 | 有权 |
内容类型 | 专利 |
源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/29631] |
专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
作者单位 | 1.中国科学院沈阳自动化研究所 2.国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 沈力,陈硕,乔林,等. 一种电力系统异常数据辨识方法. 2020-07-07. |
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