一種基于梯度的離線異常數據檢測方法技術

本申請實施例公開了一種基于梯度的離線異常數據檢測方法，包括：獲取待檢測的數據，計算t時刻所述待檢測數據的前向梯度Gi，t和后向梯度G′i，t，其中vt為t時刻的待檢測數據，vt-τ為t-τ時刻的待檢測數據，vt+τ為t+τ時刻的待檢測數據，Gi,t為第i類數據在t時刻的前向梯度，G′i，t為第i類數據在t時刻的后向梯度，依據所述前向梯度和后向梯度以及待檢測數據的正常閾值，檢測所述待檢測數據是否異常，本申請實施例提供的基于梯度的離線異常數據檢測方法，實現簡單，能夠快速、準確地對海量離線電力數據進行檢測。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及電力數據處理
，更具體地說，涉及。
技術介紹
隨著電網信息化“SG-ERP工程”深入開展和電網“十二五”智能化規劃的部署實施，對海量歷史/實時數據庫數據服務能力智能優化研究提出了更高的要求。但是，現有的電力數據的采集存儲過程中，不可避免地會出現異常數據，因此，如何對電力數據中的離線異常數據進行檢測成為亟待解決的問題
技術實現思路
有鑒于此，本申請提供，以對電力數據中的異常數據進行檢測。為實現上述目的，本專利技術提供了如下技術方案，包括獲取待檢測的數據；計算t時刻所述待檢測數據的前向梯度Gi,t和后向梯度(Vi,t，其中，「 P Vi-V^r ( Vw-ViGtt=-~— 5 (j；,=—~L , 5T .τvt為t時刻的待檢測數據，vt_,為t_ τ時刻的待檢測數據，vt+τ為t+ τ時刻的待檢測數據，Gi,t為第i類數據在t時刻的前向梯度，G, i,t為第i類數據在t時刻的后向梯度；依據所述前向梯度和后向梯度以及待檢測數據的正常閾值，檢測所述待檢測數據是否異常。上述方法，優選的，依據所述前向梯度和后向梯度以及待檢測數據的閾值，檢測所述待檢測數據是否異常包括依據所述前向梯度和后向梯度計算判定式，所述判定式為C=GiitXGi ijt ；當c〈0，且HiaxilGi,丄|G' i,t I} XTi時，所述待檢測數據異常；否則，所述待檢測數據正常。上述方法，優選的，當檢測出所述待檢測數據異常后，還包括對檢測出的異常數據進行修正，修正公式為Vt = Vf-r ^ V,+T其中，^為對t時刻的數據進行修正后的數據。通過以上方案可知，本申請提供的，通過待檢測數據的前向梯度和后向梯度值檢測數據是否異常，其實現方法簡單，能夠快速、準確地對海量離線電力數據進行檢測。附圖說明為了更清楚地說明本專利技術實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本專利技術的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖I為本申請實施例提供的的流程圖；圖2為本申請實施例提供的另的流程圖。具體實施例方式下面將結合本專利技術實施例中的附圖，對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例。基于 本專利技術中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本專利技術保護的范圍。本申請實施例公開的的流程圖如圖I所示，包括步驟SlOl :獲取待檢測的數據；可以從緩存中獲取待檢測的數據，也可以從存儲器中獲取待檢測的數據。步驟S102 :計算t時刻所述待檢測數據的前向梯度Gi t和后向梯度G' i,t，其中， ττvt為t時刻的待檢測數據，vt_,為t_ τ時刻的待檢測數據，vt+τ為t+ τ時刻的待檢測數據，Gi,t為第i類數據在t時刻的前向梯度，G, i,t為第i類數據在t時刻的后向梯度；步驟S103 :依據所述前向梯度和后向梯度以及待檢測數據的正常閾值，檢測所述待檢測數據是否異常。電力數據在采集過程中，由于干擾等的存在，有尖銳毛刺(數據突變)生成，使得電力數據異常，本實施例中，所述待檢測數據的正常閾值用于判斷數據采集過程中是否生成尖銳的毛刺，如果大于該正常閾值，說明有尖銳毛刺生成，否則，沒有尖銳毛刺生成。正常閾值的取值與數據類型相關，不同的數據類型對應不同的正常閾值，具體取值可根據實際經驗確定。優選的，可以依據所述前向梯度和后向梯度計算判定式，所述判定式為C=Gi,tXG' i,t ;結合該判定式c的取值判斷待檢測數據是否異常。當c〈0，且maxilGi.^G' ,JDTi時，所述待檢測數據異常；否則，所述待檢測數據正常。本申請實施例提供的，通過待檢測數據在t時刻的前向梯度和后向梯度值檢測數據是否異常，其實現方法簡單，能夠快速、準確地對海量離線電力數據進行檢測。本申請實施例提供的另的流程圖如圖2所示，包括步驟S201 獲取待檢測的數據；步驟S202 :計算t時刻所述待檢測數據的前向梯度Gi,t和后向梯度G' u，其中， ττvt為t時刻的待檢測數據，vt_,為t_ τ時刻的待檢測數據，vt+τ為t+ τ時刻的待檢測數據，Gi,t為第i類數據在t時刻的前向梯度，G, i,t為第i類數據在t時刻的后向梯度；步驟S203 :依據所述前向梯度和后向梯度以及待檢測數據的正常閾值，檢測所述·待檢測數據是否異常；步驟S204 :對檢測出的異常數據進行修正，修正公式為I = '-1 ^ V +r其中，巧為對t時刻的數據進行修正后的數據。本實施例中，步驟S20f步驟S203與圖I所示步驟SlOf步驟S103相同，這里不再贅述，本申請實施例與圖I所示的實施例的不同在于當檢測出異常數據時，對異常數據進行修正，以提高數據的可靠性。由于電力數據包括多種類型的數據，如電容電抗類數據、主變類數據、線路類數據和電壓類數據等，對于每一類離線電力數據，都可以應用本申請實施例提供的離線濾波器進行濾波，以保證電力數據的可靠性。對所公開的實施例的上述說明，使本領域專業技術人員能夠實現或使用本專利技術。對這些實施例的多種修改對本領域的專業技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本專利技術的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現。因此，本專利技術將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。權利要求1.，其特征在于，包括 獲取待檢測的數據； 計算t時刻所述待檢測數據的前向梯度Gi, t和后向梯度G, i, t，其中， 。(=U ’ τ ιΛ τVt為t時刻的待檢測數據，vt_,為t_ τ時刻的待檢測數據，vt+τ為t+ τ時刻的待檢測數據，Gijt為第i類數據在t時刻的前向梯度，Gi i,t為第i類數據在t時刻的后向梯度；依據所述前向梯度和后向梯度以及待檢測數據的正常閾值，檢測所述待檢測數據是否異常。2.根據權利要求I所述的方法，其特征在于，依據所述前向梯度和后向梯度以及待檢測數據的閾值，檢測所述待檢測數據是否異常包括 依據所述前向梯度和后向梯度計算判定式，所述判定式為C=Gi^XG' ijt ； 當(3〈0，且!^1{%,丄lG' i,t |}XTi時，所述待檢測數據異常；否則，所述待檢測數據正堂巾O3.根據權利要求I所述的方法，其特征在于，當檢測出所述待檢測數據異常后，還包括 對檢測出的異常數據進行修正，修正公式為 Λ ν(_τ + I Vi= ^2^ 其中4為對t時刻的數據進行修正后的數據。全文摘要本申請實施例公開了，包括獲取待檢測的數據，計算t時刻所述待檢測數據的前向梯度Gi，t和后向梯度G′i，t，其中vt為t時刻的待檢測數據，vt-τ為t-τ時刻的待檢測數據，vt+τ為t+τ時刻的待檢測數據，Gi,t為第i類數據在t時刻的前向梯度，G′i，t為第i類數據在t時刻的后向梯度，依據所述前向梯度和后向梯度以及待檢測數據的正常閾值，檢測所述待檢測數據是否異常，本申請實施例提供的基于梯度的離線異常數據檢測方法，實現簡單，能夠快速、準確地對海量離線電力數據進行檢測。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于梯度的離線異常數據檢測方法，其特征在于，包括：獲取待檢測的數據；計算t時刻所述待檢測數據的前向梯度Gi，t和后向梯度G′i，t，其中，Gi,t=vt-vt-ττ,Gi,t′=vt+τ-vtτ,vt為t時刻的待檢測數據，vt?τ為t?τ時刻的待檢測數據，vt+τ為t+τ時刻的待檢測數據，Gi，t為第i類數據在t時刻的前向梯度，G′i，t為第i類數據在t時刻的后向梯度；依據所述前向梯度和后向梯度以及待檢測數據的正常閾值，檢測所述待檢測數據是否異常。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：王偉，范黎敏，沈科炬，應芳義，羅立華，魏潔，童可君，沈貝石，虞東彥，高朋，
申請(專利權)人：慈溪市供電局，國家電網公司，
類型：發明
國別省市：