随着电力系统信息化建设的深入,用户对于电能量数据的质量要求逐渐提高,因此保证海量电能量数据的准确性、可靠性以及完整性具有重要意义.本文采用一种基于孤立森林的异常检测算法,实现大规模电能量数据的异常检测.孤立森林算法通过划分大规模电能量数据集,生成随机二叉树和孤立森林构建模型,通过计算测试电能量数据样本到每棵树的根结点的距离检测异常数据点.该算法不仅能够快速处理海量数据,而且结果准确、可靠性高.本文在大规模电能量数据的正向有功总电量PAP和反向有功总电量RAP字段上进行检测,实验结果表明,该算法检测效率较高,并具有较高的检测正确率.
类型: 期刊论文
作者: 黄福兴,周广山,丁宏,张罗平,钱淑韵,袁培森
关键词: 孤立森林,异常检测,电能量数据
来源: 华东师范大学学报(自然科学版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用
单位: 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,国电南瑞科技股份有限公司,南京农业大学信息科学技术学院
分类号: TM933.4;TP301.6
页码: 123-132
总页数: 10
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