典型文献
基于局部离群因子的PMU连续坏数据检测方法
文献摘要：
同步相量测量单元(PMU)能为电力系统监测和控制提供实时数据.然而,PMU连续坏数据与扰动数据高度相似,可能会导致控制中心做出错误的决策.针对PMU连续坏数据难以与扰动数据区分的问题,提出了一种基于局部离群因子(LOF)的连续坏数据检测算法.通过大量现场数据分析得出连续坏数据空间相似性差、扰动数据空间相似性强的结论,依据此结论提出了基于动态时间规整(DTW)的空间相似性评估方法.通过评估不同PMU的空间相似性来计算每台PMU的LOF值,进一步,提出了基于箱线图的阈值确定方法.通过比较当前窗口每台PMU的LOF值是否超过阈值,在线识别连续坏数据.仿真和测试结果表明,所提方法能有效实现连续坏数据的辨识和检测,并区分扰动数据.
文献关键词：
同步相量测量单元;连续坏数据检测;动态时间规整;局部离群因子
中图分类号：
作者姓名：
刘灏;朱世佳;毕天姝
作者机构：
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市 102206
文献出处：
引用格式：
[1]刘灏;朱世佳;毕天姝-.基于局部离群因子的PMU连续坏数据检测方法)[J].电力系统自动化,2022(01):25-32
A类：
连续坏数据检测
B类：
局部离群因子,PMU,同步相量测量单元,电力系统,系统监测,实时数据,控制中心,出错,LOF,检测算法,现场数据,数据空间,空间相似性,动态时间规整,DTW,相似性评估,箱线图,确定方法,前窗,在线识别
AB值：
0.227592
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