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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司;沈阳工程学院;国网辽宁省电力有限公司;国家电网有限公司
摘要：一种基于周期最优路径比较的分布式光伏异常数据检测方法，包括：数据预处理，对光伏的运行数据进行清洗，选定合适的特征进行标准化处理，划分组数；基于DTW周期最优路径比较的最优距离计算，对每组数据进行线性的时间对齐，获取最优距离矩阵，基于k‑means进行数据聚类；基于LOF‑iForest的分布式光伏异常数据检测，利用LOF计算每个数据点的局部离群因子，获取LOF异常分数，将其作为iForest选择的随机分割点，以此划分左右子树，构建完整的二叉树，以数据点在树中的路径长度计算异常分数值。本发明能够适应不同规模和复杂度的光伏系统数据，加快异常检测的速度和响应时间，提升光伏数据的监测识别准确率。
主权项：1.一种基于周期最优路径比较的分布式光伏异常数据检测方法，其特征是，包括：数据预处理，对光伏的运行数据进行清洗，选定合适的特征进行标准化处理，划分组数；基于DTW周期最优路径比较的最优距离计算，使用DTW对每组数据进行线性的时间对齐，以找到它们之间的最佳匹配，获取最优距离矩阵；以最优路径为特征划分相似组，并基于k-means进行数据聚类；基于LOF-iForest的分布式光伏异常数据检测，利用LOF计算每个数据点的局部离群因子，获取LOF异常分数，将其作为iForest选择的随机分割点，以此划分左右子树，构建完整的二叉树，以数据点在树中的路径长度计算异常分数值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司 沈阳工程学院 国网辽宁省电力有限公司 国家电网有限公司 基于周期最优路径比较的分布式光伏异常数据检测方法
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