一種面向電網(wǎng)時(shí)空數(shù)據(jù)的異常檢測優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種檢測優(yōu)化方法，具體涉及一種面向電網(wǎng)時(shí)空數(shù)據(jù)的異常檢測優(yōu)化 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電力系統(tǒng)向智能電網(wǎng)的轉(zhuǎn)化，配電網(wǎng)的信息化進(jìn)程不斷加快，電力系統(tǒng)擁有 著一個(gè)龐大的監(jiān)測數(shù)據(jù)集，這些監(jiān)測數(shù)據(jù)不僅反映著各個(gè)電網(wǎng)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，還在配電 網(wǎng)的決策支持、規(guī)劃方面起著重要作用。由于監(jiān)測設(shè)備軟硬件體系結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、外界確定 或不確定因素的干擾，監(jiān)測數(shù)據(jù)往往存在異常。因此，需要提高針對配電網(wǎng)的故障檢測技術(shù) 的水平，以合理安排供電，高效處理外界因素對電力調(diào)度的干擾。
[0003] 對于配電網(wǎng)故障的研究，首先要確定故障波及的范圍和持續(xù)的時(shí)間，現(xiàn)有的基于 統(tǒng)計(jì)的異常檢測方法，存在三方面的弊端，以致不能直接用于當(dāng)前電網(wǎng)時(shí)空數(shù)據(jù)中。1)大 部分基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測方法都是基于純粹的空間檢索，沒有考慮時(shí)間維度；2)大多數(shù) 現(xiàn)有的空間/時(shí)空數(shù)據(jù)異常檢測只能用于固定的統(tǒng)計(jì)模型，例如常用的sss(Spatial and space-time scan statistic)空間和時(shí)空掃描模型，該模型的缺點(diǎn)是只能檢測出顯著增大 的區(qū)域，并且用戶不能根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)自定義數(shù)據(jù)的分布模型；3)現(xiàn)有的基于統(tǒng)計(jì)的異常檢 測方法在處理高維大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，程序的時(shí)間、空間代價(jià)依然很高，效率底下，因此需要 提供一種能處理海量時(shí)空數(shù)據(jù)的基于統(tǒng)計(jì)模型的通用型異常檢測方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種面向電網(wǎng)時(shí)空數(shù)據(jù)的異常檢測優(yōu) 化方法，本發(fā)明以對配電網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以提高針對于配電網(wǎng)的故障檢測技術(shù)，高效 處理外界因素對電力調(diào)度的干擾。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采取如下技術(shù)方案：
[0006] -種面向電網(wǎng)時(shí)空數(shù)據(jù)的異常檢測優(yōu)化方法，所述方法包括如下步驟：
[0007] (1)將配電設(shè)備按空間位置進(jìn)行網(wǎng)格劃分，對所有網(wǎng)格中采集設(shè)備的配電功率曲 線再按時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)一劃分，為每個(gè)劃分中的配電平均功率定義一個(gè)高斯分布；
[0008] (2)建立零假設(shè)和對立假設(shè)；
[0009] (3)估計(jì)參數(shù)，根據(jù)最大似然估計(jì)方法估計(jì)零假設(shè)和對立假設(shè)中檢驗(yàn)參數(shù)TP的取 值；
[0010] (4)剪枝優(yōu)化；
[0011] (5)計(jì)算三維時(shí)空數(shù)據(jù)的似然比值，比值越高，代表所述配電設(shè)備采集數(shù)據(jù)所形成 的區(qū)域異常越明顯；
[0012] (6)采用堆排序算法輸出前K個(gè)異常區(qū)域，根據(jù)卡方分布結(jié)合置信水平獲取異常 閾值。
[0013] 優(yōu)選的，所述步驟（1)中，所述高斯分布由均值和方差參數(shù)確定，假定每個(gè)劃分中
[0014] 的配電平均功率服從均值和方差參數(shù)不變的高斯分布。
[0015] 優(yōu)選的，所述步驟（2)中，所述零假設(shè)用來表示某個(gè)網(wǎng)格的配電數(shù)據(jù)由參數(shù)與其 鄰
[0016] 近網(wǎng)格的配電數(shù)據(jù)所屬的高斯分布相似的高斯分布產(chǎn)生，即在時(shí)間和空間上沒有 異
[0017] 常；所述對立假設(shè)表示某個(gè)網(wǎng)格的配電數(shù)據(jù)由參數(shù)與其鄰近網(wǎng)格的配電數(shù)據(jù)所屬 的
[0018] 高斯分布顯著不同的高斯分布產(chǎn)生，即在時(shí)間或空間上有異常。
[0019] 優(yōu)選的，所述步驟（3)中，包括如下步驟：
[0020] 步驟3-1、將nXnXt的設(shè)備采集數(shù)據(jù)的三維時(shí)空網(wǎng)格沿時(shí)間軸切片成t個(gè)ηΧη 二維空間網(wǎng)格；
[0021] 步驟3-2、對每一個(gè)特定時(shí)刻的設(shè)備采集數(shù)據(jù)的所述二維空間網(wǎng)格采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃 方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格中的配電平均功率；
[0022] 步驟3-3、累計(jì)得到三維時(shí)空中的統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格中的配電平均功率；
[0023] 步驟3-4、根據(jù)最大似然估計(jì)方法，利用所述三維時(shí)空中的統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格中的配電平均 功率，進(jìn)行零假設(shè)和全假設(shè)下的最大似然估計(jì)。
[0024] 優(yōu)選的，所述步驟3-2中，包括如下步驟：
[0025] 步驟3-2-1、根據(jù)摩根定律，矩陣R的統(tǒng)計(jì)匯總量通過矩陣ABCR，AB，AC和Α的統(tǒng) 計(jì)匯總量獲得；
[0026] 步驟3-2-2、設(shè)立二維數(shù)組p來保存矩陣的統(tǒng)計(jì)匯總量，p[i][j]表示左上角是 (1，1)，下標(biāo)從1開始，右下角是（i，j)的矩陣的統(tǒng)計(jì)匯總量；
[0027] 步驟3-2-3、p [i] [j]的值可通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法來取得：
[0029] 步驟3-2-3、計(jì)算所述矩陣R，公式如下：
[0034] 優(yōu)選的，所述步驟3-4中，利用所述最大似然估計(jì)方法進(jìn)行零假設(shè)的最大似然估 計(jì)，
[0035] 公式如下：
[0036] Θ G= MLE 〇 (s_G)
[0037] 式中，Θ ^為時(shí)空區(qū)域G的分布家族的參數(shù)向量，s_G時(shí)空區(qū)域G中統(tǒng)計(jì)變量X_G 的匯總數(shù)據(jù)，MLE。為利用最大似然估計(jì)法得到任意時(shí)空區(qū)域G的統(tǒng)計(jì)模型在零假設(shè)Η。中參 數(shù)估計(jì)的函數(shù)；
[0038] 利用所述最大似然估計(jì)方法進(jìn)行全假設(shè)的最大似然估計(jì)，公式如下：
[0040] 式中，Θ R為時(shí)空區(qū)域R分布家族的參數(shù)向量，％為時(shí)空區(qū)域R外部區(qū)域的分布家 族的參數(shù)向量，s_R為時(shí)空區(qū)域R中統(tǒng)計(jì)變量X_R的匯總數(shù)據(jù)，MLE為利用最大似然估計(jì)法 得到任意時(shí)空區(qū)域R的統(tǒng)計(jì)模型在對立假設(shè)Hi中參數(shù)估計(jì)的函數(shù)，所述全假設(shè)包含零假設(shè) H。和對立假設(shè)H1<3
[0041] 優(yōu)選的，所述步驟（4)中，包括如下步驟：
[0042] 步驟4-1、在三維時(shí)空數(shù)據(jù)中進(jìn)行剪枝策略；
[0043] 步驟4-2、進(jìn)行分層的剪枝優(yōu)化方法，包括基于分層的剪枝預(yù)計(jì)算方法、上界搜索 算法；
[0044] 步驟4-3、進(jìn)行分塊的剪枝優(yōu)化方法，包括基于分塊的剪枝預(yù)計(jì)算方法、上界搜索 方法。
[0045] 優(yōu)選的，所述步驟4-1中，所述剪枝策略為所述矩陣R在全假設(shè)下的似然值，都被
[0046] 構(gòu)成所述矩陣R的子區(qū)域在零假設(shè)下的似然值之積上界定，即
[0048] 其中，L ( Θ R | XR)為矩陣R的似然值，XR為時(shí)空區(qū)域R的數(shù)據(jù)樣本，為時(shí)空區(qū)域 R = Ri U Rj的數(shù)據(jù)樣本，其中Ri和Rj是空間上互不覆蓋的兩個(gè)時(shí)空區(qū)域，空間維度t = tl U t2 U t3 U ...，時(shí)間維度t = tl U t2 U t3 U . . .，是零假設(shè)下的參數(shù)估計(jì)。
[0049] 優(yōu)選的，所述步驟4-2中，所述分層的剪枝優(yōu)化包括對區(qū)域R以及區(qū)域R的補(bǔ)區(qū)域 R
[0050] 進(jìn)行分層剪枝優(yōu)化，所述區(qū)域R的分層剪枝優(yōu)化包括如下步驟：
[0051] 步驟4-2-1、將一個(gè)設(shè)備采集數(shù)據(jù)的三維時(shí)空網(wǎng)格nXnXt，從時(shí)間軸分層切片， 變成t個(gè)ηΧη二維空間網(wǎng)格；
[0052] 步驟4-2-2、對于任意一個(gè)特定時(shí)刻的設(shè)備采集數(shù)據(jù)的所述二維空間網(wǎng)格，遞歸地 將其中的任意相鄰的列從水平方向劃分成兩個(gè)相等大小的子矩陣；
[0053] 步驟4-2-3、對于每一個(gè)所述子矩陣，預(yù)計(jì)算所述子矩陣零假設(shè)下的似然函數(shù)；
[0054] 步驟4-2-4、查詢搜索所述三維時(shí)空網(wǎng)格中任何一個(gè)區(qū)域的似然值上界；
[0055] 所述區(qū)域R的補(bǔ)區(qū)域R的分層剪枝優(yōu)化包括如下步驟：
[0056] a、將n*n*t的3D-grid從采集數(shù)據(jù)的時(shí)間軸切分成t個(gè)η*η的空間2D-grids，所 述R包括與采集空間不相交的時(shí)間分層和與采集空間時(shí)間相交的時(shí)間分層；
[0057] b、所述與采集空間不相交的時(shí)間分層包括上半部分疋，z = U…，zl和下半部分 瓦，ζ = 1..·.α_2,使用整個(gè)n*n的2D-grid的似然值，所述與采集空間時(shí)間相交的時(shí)間 分層并行地采取射線法進(jìn)行劃分和預(yù)計(jì)算，把含有空洞的分層劃分成四個(gè)方向的矩陣： /?, , R-y , R, , /?4 ,z = zl,.,.,z2 ?
[0058] c、設(shè)定三維時(shí)空區(qū)域R(xl，yl，zl，x2, y2, ζ2)的補(bǔ)區(qū)域署的似然值上界定公式 為：

[0061] Θ和θ'都為所處理的電網(wǎng)收集數(shù)據(jù)的時(shí)空區(qū)域上的參數(shù)，與前面的含義相同，X 為樣本。
[0062] 優(yōu)選的，所述步驟4-2-4中，包括如下步驟：
[0063] 步驟4-2-4-1、將待檢測的三維時(shí)空網(wǎng)格，從時(shí)間軸分層切片，變成t個(gè)矩陣A ;
[0064] 步驟4-2-4_2、對于每一個(gè)所述矩陣A，令y方向下界low、上界high分別為三維網(wǎng) 格在y軸的上界、下界，遞歸地利用二分搜索法進(jìn)行上界限定；
[0065] 步驟4-2-4_3、將每一個(gè)切片上矩陣的上界相加，得到三維時(shí)空區(qū)域的基于分層剪 枝的上界；
[0066] 優(yōu)選的，所述步驟4-2-4-2中，所述二分搜索法包括如下步驟：
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