【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于一種電網儲備項目所屬專項異常檢測技術，屬于數據分析。
技術介紹
1、隨著電網儲備項目管理的復雜性和規模的不斷擴展，如何高效、準確地識別和監控項目中的異常現象，成為確保電網項目管理質量的關鍵問題。電網儲備項目涉及多個專項類別，項目名稱往往含有復雜的語義信息，不僅體現了項目的性質，還關系到所屬的專項領域。因此，針對電網儲備項目所屬專項的異常檢測，對于提升電網項目管理的精確性和預警能力具有重要意義。
2、目前的異常檢測方法多基于語義分析和數據挖掘技術，尤其是在項目名稱的自動識別與分類方面。然而，現有技術在處理復雜、多樣化的電網儲備項目數據時，依賴于傳統的聚類算法，如k-means和dbscan等。這些算法能夠在一定程度上幫助識別出異常的項目名稱，但其局限性顯著。k-means需要預先設定簇的數量，這在電網儲備項目中是不切實際的，因為不同項目的類別數量往往是動態且不可預測的。而dbscan雖然能夠處理噪聲數據，但其超參數的選擇過于固定，難以適應電網儲備項目的多樣性與復雜性。固定的超參數設定導致現有算法在面對不規則的語義數據時，容易產生過多的誤報或漏報。
3、傳統的項目異常檢測通常依賴于固定超參數的聚類算法，例如專利“項目異常檢測方法及裝置”(cn116257810a)；專利“結合大數據智慧醫療的數字化醫療服務分析方法及服務器”(cn114203312a)，則是基于待檢測項目的標簽項目信息與預測項目信息進行分類的，其類別數量標簽是固定的。針對電網儲備項目的專項異常檢測，不僅需要精準識別出與項目所屬類別
技術實現思路
1、技術問題：在電網儲備項目管理中，當前的異常檢測方法普遍依賴于固定的超參數，這在面對動態變化和復雜性高的項目數據時顯得尤為不足。具體而言，傳統聚類算法如k-means在處理多維、多類別及高噪聲的數據集時，往往難以適應數據的自然分布，導致異常識別不準確。此外，超參數的靜態設置無法考慮到數據集在不同時間段內可能存在的特征變動，例如項目名稱的演變、類別的重新定義或外部環境變化，這使得這些方法在實際應用中容易產生高誤報率和漏報率。由此，系統在識別異常項目時，不僅面臨著分類精度不足的問題，還存在無法快速響應新數據特征變化的風險，嚴重影響了項目管理的決策效率和安全性。因此，亟需解決超參數自適應調整與動態優化的問題，以提高聚類算法的靈活性和準確性，確保能夠有效捕捉電網儲備項目中的潛在異常。
2、技術方案：本專利技術提出了一種電網儲備項目名稱的數據清洗和異常檢測方法。該方法首先通過api接口從電網儲備項目管理系統提取項目名稱及專項字段，并統一存儲于數據框架中。在數據清洗階段，利用正則表達式清除項目名稱中的無效信息(如空格、標點、無效數字)，并將缺失字段標記為nan，分類為異常項目，接著通過pandas庫驗證項目名稱的完整性，確保其符合預定義的字數和字符類型要求，同時必要時進行人工檢查。隨后，構建包含專項名稱和單位名稱的自定義詞典，并利用結巴分詞庫對項目名稱進行分詞處理。通過詞袋模型生成特征向量，結合word2vec預訓練模型優化特征表示。接著，采用信息增益特征選擇技術篩選高信息增益的特征，并使用主成分分析(pca)對特征向量進行降維處理，以提高數據處理效率。在聚類分析階段，對降維后的特征向量進行z-score標準化，利用自適應dbscan算法進行聚類分析，以識別低密度區域和噪聲項目，并將其存儲在異常樣本集中，隨后通過輪廓系數評估聚類效果。在匹配識別過程中，利用余弦相似度計算異常樣本與標準字段的相似度，依據設定的相似度閾值對項目進行匹配分類，并生成檢測報告。最后，系統將檢測報告以xml格式導出并存儲于數據庫中，建立增量備份機制以每日自動保存歷史報告，同時提供可視化界面，展示異常檢測結果的動態情況，包括異常項目的分布、趨勢變化及歷史數據對比。該技術方案通過系統化的數據清洗與異常檢測，確保電網儲備項目數據的準確性和可靠性。
3、有益效果：通過自適應調整聚類算法的超參數，本專利技術解決了傳統方法中固定超參數和項目異常標簽導致的誤報和漏報問題，能夠在處理電網儲備項目復雜數據時，顯著提升異常檢測的準確性。結合語義切割技術和自適應dbscan算法，能夠精準識別出項目中的異常項，并針對不同程度的異常情況提供分類處理建議。本專利技術不僅支持自動化的數據清洗和異常檢測報告生成，還通過可視化界面動態展示檢測結果，使得電網管理人員能夠直觀了解異常項目的分布和趨勢變化。歷史數據的增量備份機制也提高了數據的存儲效率和系統的可靠性。
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1.一種針對電網儲備項目所屬專項異常的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種針對電網儲備項目所屬專項異常的檢測方法，其特征在于，所述數據清洗具體步驟如下：
3.根據權利要求1所述的一種針對電網儲備項目所屬專項異常的檢測方法，其特征在于，所述語義切割提取關鍵特征具體步驟如下：
4.根據權利要求1所述的一種針對電網儲備項目所屬專項異常的檢測方法，其特征在于，所述聚類分析特征具體步驟如下：
5.根據權利要求1所述的一種針對電網儲備項目所屬專項異常的檢測方法，其特征在于，所述匹配識別異常樣本集具體步驟如下：
6.根據權利要求1所述的一種針對電網儲備項目所屬專項異常的檢測方法，其特征在于，所述異常值結果輸出具體步驟如下：
7.根據權利要求4所述的一種自適應DBSCAN算法，其特征在于，所述參數自適應具體步驟如下：
8.根據權利要求7所述的一種基于反向學習的算數優化算法，其特征在于，所述參數優化具體步驟如下：
【技術特征摘要】
1.一種針對電網儲備項目所屬專項異常的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種針對電網儲備項目所屬專項異常的檢測方法，其特征在于，所述數據清洗具體步驟如下：
3.根據權利要求1所述的一種針對電網儲備項目所屬專項異常的檢測方法，其特征在于，所述語義切割提取關鍵特征具體步驟如下：
4.根據權利要求1所述的一種針對電網儲備項目所屬專項異常的檢測方法，其特征在于，所述聚類分析特征具體步驟如下：
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：梅鑫，黃成，
申請(專利權)人：國網江蘇省電力有限公司，
類型：發明
國別省市：
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