一种基于多维特征的台区线损数据异常识别方法

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一种基于多维特征的台区线损数据异常识别方法
申请号:CN202510761046
申请日期:2025-06-09
公开号:CN120510451A
公开日期:2025-08-19
类型:发明专利
摘要
本申请是关于一种基于多维特征的台区线损数据异常识别方法,包括:获取目标台区内各监测点的原始线损数据、地理与拓扑数据;基于原始线损数据构建二维灰度图像矩阵,并二维小波阈值去噪得到线损数据;构建目标台区的加权多维距离空间,并通过距离度量生成数据相似性矩阵;基于层次聚类算法将数据相似性矩阵划分为正常与异常模式,输出异常模式的识别结果,通过二维小波阈值去噪消除噪声干扰,避免因平滑过度导致异常信号丢失,为后续特征提取提供高质量数据基础。将空间位置、变化速度、趋势方向纳入统一度量,解决传统方法对区域性异常和渐变异常的识别盲区,提前预警设备故障初期征兆,为智能电网的精准运维提供了高效技术支撑。
技术关键词
异常识别方法 台区线损 小波阈值去噪 数据 二维灰度图像 层次聚类算法 矩阵 消除噪声干扰 小波变换方法 监测点 代表 度量 速度 预警设备 模式 异常信号 智能电网 坐标 运维