SIA OpenIR  > 工业控制网络与系统研究室
一种电力系统异常数据辨识方法
沈力; 陈硕; 乔林; 宋纯贺2; 刘树吉; 王忠锋2; 李钊; 李力刚2; 吕旭明; 崔世界2; 卢彬; 徐志远; 周巧妮; 付亚同; 吴赫; 冉冉; 刘碧琦; 胡楠; 曲睿婷; 徐立波
Department工业控制网络与系统研究室
Rights Holder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
Patent Agent21002 沈阳科苑专利商标代理有限公司
Country中国
Subtype发明
Status公开
Abstract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。
PCT Attributes
Application Date2018-12-27
2020-07-07
Application NumberCN201811609951.3
Open (Notice) NumberCN111382862A
Language中文
Contribution Rank2
Document Type专利
Identifierhttp://ir.sia.cn/handle/173321/27406
Collection工业控制网络与系统研究室
Affiliation1.国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
2.中国科学院沈阳自动化研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
沈力,陈硕,乔林,等. 一种电力系统异常数据辨识方法[P]. 2020-07-07.
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