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题名基于EMD-SVM算法的电力计量数据异常识别研究
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作者
陆沈敏
徐爱蓉
张辉
寿佳珏
陈珊
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机构
国网上海市电力公司青浦供电公司
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出处
《自动化与仪器仪表》
2025年第8期105-108,共4页
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基金
国网上海市电力公司科技项目(520934230003)。
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文摘
电力计量数据中往往存在异常数据,不仅影响电能计量的准确性,还可能掩盖电网中的潜在问题,给电力系统的安全稳定运行带来隐患。因此,开展基于EMD-SVM算法的电力计量数据异常识别研究具有重要的现实意义和应用价值。研究中利用EMD算法分解电力计量数据,得到一系列具有不同时间尺度的IMF分量。从IMF分量提取出数据中的能量特征,得到特征向量。利用SVM算法对这些特征进行分类,从而实现对异常数据的准确识别。结果表明:所研究方法应用下,能够准确地给出异常判断,与实际情况高度一致,由此说明该方法在识别用电量数据中的异常方面表现出色。
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关键词
EMD
SVM
电力计量数据
特征提取
异常识别方法
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Keywords
EMD
SVM
electricity metering data
feature extraction
anomaly recognition methods
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分类号
TP3.64
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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