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题名基于kNN算法的智能电网5G海量接入数据异常检测
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作者
林舒嫄
林晓敏
欧亚
阚双星
莫裕全
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机构
福建电力交易中心有限公司
福建省供电服务有限责任公司
上海希尔企业管理咨询股份有限公司
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出处
《粘接》
CAS
2024年第2期155-158,共4页
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文摘
为了更好适应智能电网高维数据异常识别,提出了一种加权kNN数据异常值检测识别方法,该方法使用Z阶曲线来识别kNN。利用Z阶曲线,提出了一种加权kNN异常数据检测方法。用信息熵衡量所有属性的重要性,用Z阶曲线对高维数据进行编码并映射为Z值。实验结果表明,智能电网集群计算节点的数量越多,算法的运行速度就越短。发电数据异常检测准确率达到最高99.2%,较随机森林算法提高8.165%。且kNN算法的运行时间均优于随机森林算法运行时间,最小算法运行时间为4 s,进一步表明kNN算法可有效检测智能电网5G海量接入数据。
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关键词
KNN算法
智能电网
5G
数据异常
检测
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Keywords
KNN algorithm
smart grid
5G
data anomalies
detection
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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