【摘 要】
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鉴于离群点引发的数据质量问题给电力应用造成的不良影响,对电力感知数据的特征进行了分析,并基于电力感知数据的时间特征和异常检测技术的易用性需求,提出一种电力感知数据
【机 构】
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北方工业大学计算机学院,大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,大连交通大学软件学院
【基金项目】
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北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201810009004)；国家自然科学基金(61702014)
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鉴于离群点引发的数据质量问题给电力应用造成的不良影响,对电力感知数据的特征进行了分析,并基于电力感知数据的时间特征和异常检测技术的易用性需求,提出一种电力感知数据的离群点检测方案。该方案由异常检测服务框架和离群点检测方法构成。异常检测服务框架借鉴Web服务的思想,基于大数据技术,能够支持电力感知数据的存储和计算,并且以服务的形式提供电力感知数据的异常检测能力。离群点检测方法是基于聚类算法和考虑时间属性的数据分段方法来检测电力感知数据中的离群点异常。通过实验验证了该方法的可行性和有效性,结果表明该方法能够有
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