基于策略融合的电网运行异常值检测方法

电力系统的异常数据会影响电力系统的安全稳定运行。传统的异常数据检测方法已无法实现对海量电力系统运行数据的有效识别与判断，对此，提出了一种策略融合的电网运行异常值检测方法，该方法结合了机器学习算法与统计学算法，通过机器学习快速确定异常数据出现的时间段，随后采用统计学算法对电网运行异常值进行有效判断。将提出的方法应用于包含了多种用电消费端的电网运行数据，并将实验结果与三种传统方法的实验结果进行了比较。实验结果表明，提出的策略融合异常值检测方法的F1-score高于其他三种方法，相比于其他三种方法具有显著性，可以快速且有效地识别电网运行异常数据。