一种基于灰色关联法的维诺图电力大数据异常检测方法

    公开(公告)号:CN107818135A

    公开(公告)日:2018-03-20

    申请号:CN201710881810.6

    申请日:2017-09-26

    Abstract: 本发明公开了一种高维随机矩阵模型下的基于灰色关联法的维诺图电力大数据异常检测方法。该方法首先依据高维随机矩阵描述的大数据建模,在对量测电力大数据时空特性分析的基础上,根据高维随机矩阵理论,进行了量测大数据的高维随机矩阵模型构建,然后依据“核化”非线性降维技巧将高维数据以核主成分分析法(KPCA)进行降维处理并将其映射到二维平面上,重新构造维诺图区域划分,利用灰色关联法计算出相关关联系数与关联度,并与近邻异常因子结合算出综合异常因子,进而检测出异常数据。本发明一方面尽可能不破坏电力原始数据之间的关联性,另一方面降低数据的维度和复杂度,实现异常数据的准确检测,从而确保电力大数据网络的安全态势。

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