基于分层随机网络的智能电表计量数据异常分析

在智能电网技术背景下,智能电表(SM)数据的处理面临诸多挑战,包括大数据量、快速处理要求和数据多样性等问题。为解决这些问题,提出了一种基于分层随机网络模型的智能电表计量数据异常分析框架。首先,引入了一个用于训练的实时电力计量异常检测模型,并采用了一种有效的参数估计方法,以充分利用从SM处收集的大规模数据集。其次,通过设计一个综合处理缺失点和正则化的方法,以解决SM数据处理过程中的两个主要难题。通过融合多个子系统的观测数据,不仅能够更好地进行多变量计数,还能够识别系统的异常状态。实验中,将2500个样本中的80%(2000个)用于训练模型,其余20%(500个)用于测试。实验结果表明,所提出的方法相较于其他方法在使用多个测量值进行异常诊断时,模型表现得更为出色。因此,本研究不仅提供了一种处理SM数据的创新方法,还为实时电力计量异常检测领域提供了有力的支持。