一种基于改进的局部异常因子算法的电网拓扑辨识方法

    公开(公告)号:CN107123989A

    公开(公告)日:2017-09-01

    申请号:CN201710377789.6

    申请日:2017-05-25

    IPC分类号: H02J3/00 G06K9/62

    摘要: 本发明提供一种基于改进局部异常因子算法的拓扑辨识方法,步骤为首先运用统计学理论对待预测设备对象如开关及刀闸的运行状态变化信息进行获取,然后根据获取到的数据进行待辨识数据对象的建模,对于各设备对象分别建立一个表征一段时间内运行状态变化的对象集合;然后利用GDLOF算法中的网格约简理论对对象集合中的数据对象进行约简,减少辨识对象,从而提升算法效率;对于未排除的数据对象,考虑到遥测及遥信信息对拓扑错误辨识的影响不同,本发明采用相对熵对各对象的各属性进行加权处理,提升算法的可靠性及执行效率,最终通过确认局部异常因子辨识拓扑错误。本发明方法是基于密度的异常检测算法,将其应用于电网拓扑错误辨识方便,拓展了异常检测算法的应用领域,同时解决了电网拓扑错误及遥测不良数据的辨识问题。