【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于水電機(jī)組狀態(tài)檢測(cè)，具體涉及一種基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法。
技術(shù)介紹
1、水電機(jī)組作為水電站的核心設(shè)備，其在水力與電氣系統(tǒng)間發(fā)揮著重要的連接紐帶作用。安全穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于電站、人員安全及電力系統(tǒng)穩(wěn)定具有重要意義。尤其在新型電力系統(tǒng)背景下，水風(fēng)光多能互補(bǔ)使得水電運(yùn)行的主要風(fēng)險(xiǎn)源將由傳統(tǒng)不確定性徑流擴(kuò)展到徑流和風(fēng)光發(fā)電氣象因素的高維不確定性，從根本上增加了水電運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)下，當(dāng)前水電機(jī)組運(yùn)維模式以“狀態(tài)檢修”為主。而在智能化檢修和運(yùn)維中，如何準(zhǔn)確反映機(jī)組真實(shí)運(yùn)行狀態(tài)至關(guān)重要。目前，水電機(jī)組已建立并健全了計(jì)算機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，為機(jī)組智能化管理奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，但仍面臨諸多困難與挑戰(zhàn)。由于機(jī)組長(zhǎng)期運(yùn)行于潮濕、強(qiáng)電磁等惡劣環(huán)境，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)易出現(xiàn)缺失、離群與小尺度偏移等數(shù)據(jù)異常情況，這限制了后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性與可靠性。因此，研究有效水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，對(duì)提高機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)估具有重要意義。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，解決了由于機(jī)組長(zhǎng)期運(yùn)行于潮濕、強(qiáng)電磁等惡劣環(huán)境，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)系統(tǒng)易出現(xiàn)缺失、離群與小尺度偏移的技術(shù)問(wèn)題。
2、本專利技術(shù)所采用的技術(shù)方案是，基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，具體包括以下步驟：
3、s1，采集水電機(jī)組長(zhǎng)期運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；
4、s2，采用cusum算法對(duì)采集到的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，得到特征向量；
5、s3，通過(guò)dpc算
6、s4，整合cusum算法和dpc算法識(shí)別出監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的異常值并進(jìn)行清除。
7、本專利技術(shù)的特點(diǎn)還在于：
8、s2具體為：確定控制參數(shù)和參考值，初始化參數(shù)，令s+(m)＝0，s-(m)＝0，并通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)于過(guò)程目標(biāo)值或基線的累積偏差，對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的突變異常值進(jìn)行識(shí)別。
9、累積偏差計(jì)算如式(1)和式(2)所示：
10、s+(m)＝max(0,xm-dc-k+s+(m-1))????????????(1)
11、s-(m)＝min(0,xm-dc+k+s-(m-1))????????????(2)
12、式(1)和式(2)中，s+(m)為上限累積和，s-(m)為下限累積和，xm為確定控制參數(shù)，k為確定控制參數(shù)，dc為參考值。
13、s3中計(jì)算局部密度和相對(duì)距離如式(3)和式(4)所示：
14、
15、式(3)中：ρi為點(diǎn)i在其鄰域內(nèi)的相對(duì)密度；j為當(dāng)前計(jì)算點(diǎn)；dij為點(diǎn)i與點(diǎn)j之間的距離；dc為截?cái)嗑嚯x，用于界定局部鄰域的大?。沪?x)是一個(gè)指示函數(shù)，當(dāng)x<0時(shí)，χ(x)取1，否則χ(x)取0，用于計(jì)數(shù)在dc范圍內(nèi)的點(diǎn)；
16、
17、式(4)中：ρi為點(diǎn)i在其鄰域內(nèi)的相對(duì)密度；ρj為點(diǎn)j在其鄰域內(nèi)的相對(duì)密度；dij為點(diǎn)i到達(dá)具有更高密度的其他點(diǎn)所需的最小距離。
18、s3具體為：計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度ρi和到密度更高點(diǎn)的最小距離δi，將ρi和δi繪制在二維坐標(biāo)系中，構(gòu)建決策圖，再根據(jù)決策圖中的密度峰值點(diǎn)，確定聚類中心，最后根據(jù)聚類中心，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到相應(yīng)的簇中，完成聚類分析，識(shí)別密度峰值點(diǎn)和聚類中心，以確認(rèn)異常聚類。
19、本專利技術(shù)的有益效果是：
20、本專利技術(shù)通過(guò)累計(jì)和(cusum)算法識(shí)別數(shù)據(jù)的積極與消極偏差，并采用密度峰值聚類(dpc)算法，聚集關(guān)鍵特征向量，識(shí)別密度高峰和聚類中心，進(jìn)而結(jié)合cusum分析和dpc聚類結(jié)果，準(zhǔn)確并標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)中的異常值，最后，清除被標(biāo)記的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。不僅有效去除異常和噪聲，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性，而且也適應(yīng)于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，對(duì)于水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗領(lǐng)域具有較高的實(shí)用性和廣泛的適應(yīng)性。
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1.基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，具體包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，所述S2具體為：確定控制參數(shù)和參考值，初始化參數(shù)，令S+(m)＝0，S-(m)＝0，并通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)于過(guò)程目標(biāo)值或基線的累積偏差，對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的突變異常值進(jìn)行識(shí)別。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，所述累積偏差計(jì)算如式(1)和式(2)所示：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，所述S3中計(jì)算局部密度和相對(duì)距離如式(3)和式(4)所示：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，所述S3具體為：計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度ρi和到密度更高點(diǎn)的最小距離δi，將ρi和δi繪制在二維坐標(biāo)系中，構(gòu)建決策圖，再根據(jù)決策圖中的密度峰值點(diǎn)，確定聚類中心，最后根據(jù)聚類中心，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到相應(yīng)的簇中，完成聚類分析，識(shí)別密度峰值點(diǎn)和聚類中心，以確認(rèn)異常聚類。
【技術(shù)特征摘要】
1.基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，具體包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，所述s2具體為：確定控制參數(shù)和參考值，初始化參數(shù)，令s+(m)＝0，s-(m)＝0，并通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)于過(guò)程目標(biāo)值或基線的累積偏差，對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的突變異常值進(jìn)行識(shí)別。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于異常值檢測(cè)的水電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，所述累積偏差計(jì)算如式(1)和式(2)所示：
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【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：趙道利，賈岳鵬，黃秋紅，孫維鵬，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：西安理工大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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