[发明专利]一种电力系统异常数据辨识方法有效
| 申请号： | 201811609951.3 | 申请日： | 2018-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111382862B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 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;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 | 申请（专利权）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 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 李巨智 |
| 地址： | 110006 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电力系统 异常 数据 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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