基于时空联合聚类方法的输变电设备状态异常检测

发布时间：2017-10-03 11:40

  本文关键词：基于时空联合聚类方法的输变电设备状态异常检测

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【摘要】：鉴于传统的输变电设备状态异常检测方法较少考虑到状态数据的空间信息,提出一种基于时空联合聚类方法的设备状态异常检测方法,该方法综合利用大量设备状态、气象环境等历史数据,在实现异常检测的同时将结果形象化。其具体做法为:通过移动时窗将状态数据时间序列划分为多个子序列,并将子序列与空间位置坐标相结合以构成时空联合数据;使用c均值模糊聚类方法对每个时窗中的时空联合数据进行聚类分析,并基于历史状态数据对每一类赋予异常度值,根据异常度值的大小判断该类数据是否异常;通过在每个时窗的类之间建立模糊关系实现异常状态沿连续时间段传播过程的形象化。最后结合实例验证了提出方法的有效性。
【作者单位】： 上海交通大学电气工程系;国网山东省电力公司电力科学研究院;
【关键词】： 时空联合 大数据 异常检测 c均值模糊聚类
【基金】：国家自然科学基金项目(51477100) 国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA050204) 国家电网公司科技项目(520626140020)~~
【分类号】：TM72
【正文快照】： 0引言输变电设备在运行过程中会受到过负荷、过电压、内部绝缘老化、自然环境等异常事件影响,这些异常运行状态会导致设备缺陷、故障发生,因此有必要对输变电设备状态进行异常检测[1]。国内外文献提出了许多输变电设备的异常检测与状态评估技术[2-6]。文献[2]采用MCD稳健统计

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本文编号：965005