【摘 要】
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针对传统高压计量泄露异常点检测算法实时性差、计算量大、内存开销大等问题,提出一种新型的解决方案.该方案基于大数据平台的高压计量异常点检测系统,采用了基于ADE7953电能计量芯片的新型智能电能表进行采样,系统中的核心为基于自动编码器与孤立森林的局部异常点检测算法模型.在对高压计量数据进行特征提取后,根据特征空间重构,挖掘出潜藏的异常点波动特征信息,通过计算孤立森林上数据点到根节点的距离,得出异常指数函数.实验表明,该研究局部异常点检测模型的F1综合指标达到93.16％,精准率达到99.37％,整体性能较好
【机 构】
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针对传统高压计量泄露异常点检测算法实时性差、计算量大、内存开销大等问题,提出一种新型的解决方案.该方案基于大数据平台的高压计量异常点检测系统,采用了基于ADE7953电能计量芯片的新型智能电能表进行采样,系统中的核心为基于自动编码器与孤立森林的局部异常点检测算法模型.在对高压计量数据进行特征提取后,根据特征空间重构,挖掘出潜藏的异常点波动特征信息,通过计算孤立森林上数据点到根节点的距离,得出异常指数函数.实验表明,该研究局部异常点检测模型的F1综合指标达到93.16％,精准率达到99.37％,整体性能较好.
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