基于IWOA-ELM-AE的电力资产信息管理系统异常数据检测方法

摘要

针对当前电力资产信息管理系统难以准确自主发现异常数据的问题，提出了一种基于IWOA-ELM-AE的电力资产信息管理系统异常数据检测方法。在管理系统框架下分析了可能存在的异常类型，将改进鲸鱼优化算法(IWOA)用于优化极限学习机自编码器(ELM-AE),建立了电力信息系统异常数据优化检测模型。将模型应用于电力资产信息异常数据检测，并建立性能评估指标体系以衡量其效果。结果表明：所提方法的检测性能评估结果与传统模型相比具有显著优势，能够更为准确地检测电力资产信息中存在的异常数据。

关键词

信息管理系统 / 电力资产 / 异常数据检测 / 极限学习机 / 自编码器 / 鲸鱼优化算法 / 检测性能 / 评估指标