基于并行分类算法的电网输电量异常数据检测方法研究.pdf

本文主要探讨了一种基于并行分类算法的电网输电量异常数据检测方法，旨在解决传统方法在检测准确性上的不足。随着智能电网的发展，输电量异常数据的检测对于保障电网安全运行至关重要。本文作者熊学锋等人提出的方法结合了信息熵理论、无线mesh网络结构以及随机森林模型，以提升异常数据检测的精度。 文章指出随着电力用户数量的增长和电网规模的扩大，智能电网产生的数据量大幅增加，其中包括内部的配电管理系统、数据采集和监控系统数据，以及外部的互联网、地理信息系统和气象信息系统数据。然而，由于智能电网基础设施的不完善，输电量异常数据问题日益突出，可能引发供电终端或电气设备的损坏，对电网安全构成威胁。 为解决这一问题，该研究采用了信息熵来提取输电量异常数据的特征。信息熵是一种衡量信息不确定性的度量，用于识别数据集中的异常模式。通过对电网输电量数据进行信息熵分析，可以有效地定位潜在的异常点。 接着，研究利用无线mesh网络结构来收集电网输电量数据。这种网络结构具有自组织、自愈合的特点，能够提高数据采集的效率和可靠性，为并行分类算法提供基础。 并行分类算法是该方法的核心，它能高效地处理大量数据，通过预处理步骤将输电量数据分类，从而筛选出可能的异常值。并行计算的引入显著提高了处理速度，降低了计算延迟，适应了大数据环境下的实时需求。 研究应用了随机森林模型对预处理后的数据进行检测和修复。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并综合其预测结果来提高分类的准确性和鲁棒性。在本研究中，它用于识别和修复输电量异常数据，进一步增强了检测的准确性。 通过仿真对比实验，该方法的检测准确率得到了显著提升，验证了所提方法的有效性。论文的关键词包括并行分类算法、电网、输电量异常、异常数据和检测，这些关键词反映了研究的主要内容和技术手段。 总结来说，该研究提出了一种创新的基于并行分类算法的电网输电量异常数据检测方法，结合信息熵特征提取、无线mesh网络数据采集和随机森林模型，实现了高效、精确的异常检测，对于智能电网的安全稳定运行具有重要的实践意义。