基于数据挖掘的电能计量装置异常自动检测方法

摘要

为维护电能计量装置能够正常运行，提出了基于数据挖掘的电能计量装置运行异常自动检测方法。收集电能计量装置的日用电、历史变量等运行数据，经层次k均值聚类方法对数据进行预处理，并提取数据中的电流、电压、电功率等特征，然后将特征作为卷积神经网络输入，电能装置运行类型作为输出，运用线性归一化对电能计量装置的运行检测类型进行编码，不同的编码对应不同的异常检测结果。实验结果表明，选取15个3×1的过滤器，可确保该方法电能计量装置运行异常自动检测准确性，该方法能够及时准确检测出电能计量装置运行异常情况，实用性较好。

关键词

数据挖掘 / 电能计量装置 / 异常检测 / 卷积神经网络