摘要
本发明涉及电网异常检测技术领域,具体为基于大数据分析的电网电能数据异常检测方法及系统,包括:对目标区域电网中各节点进行数据采集,以得到初始时域电能监测序列;根据所述初始时域电能监测序列进行节点级电能质量初筛,以得到多维电能特征;对所述多维电能特征进行谐波分量频谱解析,以得到电网谐波分布特征;对所述多维电能特征进行暂态阻抗轨迹拟合,以得到电网节点阻抗。本发明通过电能质量演变趋势分析,结合电网拓扑模型,对电网能量流进行解耦,从而确定电网的脆弱区域,并推演异常传播路径,识别电网中的脆弱区域可以帮助电网运营人员提前采取措施,进行故障隔离或加固电网基础设施,防止电网因局部异常而导致大规模停电。
技术关键词
数据异常检测方法
电能
电网拓扑模型
分布特征
节点
电网谐波特征
电网运行状态
校正电流信号
谐波畸变率
功率因数
电网异常检测技术
模糊控制规则
序列
仿真树
数据异常检测系统
特征提取单元
阻抗特征
编码
分区
系统为您推荐了相关专利信息
砂砾岩储层
致密储层
表征方法
数值仿真模型
岩石力学参数
电力虚拟储能控制
XGBoost模型
数据分布
负荷
预测残差
注意力神经网络
空调负荷预测方法
聚类算法
历史气象数据
DBSCAN算法
填补方法
注意力神经网络
供水管
邻居
综合评估模型