一种基于数据分析的配网异常数据预测方法及系统

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一种基于数据分析的配网异常数据预测方法及系统
申请号:CN202411444515
申请日期:2024-10-16
公开号:CN119322774B
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于数据分析的配网异常数据预测方法及系统,涉及异常数据预测分析领域,本发明通过对初始非故障型异常时间段矩阵和初始故障型异常时间段矩阵进行平均值计算,提高了后续分析的准确性;从两个角度对历史配网数据矩阵进行预测,其一是根据多个历史时间点的配网数据随着时间的变化趋势,从而对未来时间的配网数据进行预测;其二是通过找寻配网中异常数据出现的周期性,通过与已有的并且已知其周期的配网异常数据进行对比,将最为相似的已有配网异常数据作为未来时间点的配网数据;通过这两个角度获取到两种分析结果,最后再对两种分析结果进行综合对比和分析,使得最终的分析结果更加全面和准确。
技术关键词
时间段 矩阵 异常数据 配网 BP神经网络预测 数据分类 分析故障 蝗虫 聚类 周期性
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