基于机器学习的电力调度自动化系统流数据异常检测框架设计与实现

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电力调度自动化系统提高了多级调度联合处置重大电网事故的能力,在维持电网安全稳定运行方面发挥着重要作用。准确的电力调度自动化系统异常检测对电力系统安全稳定运行有重要意义。一旦系统业务发生异常,电网运行会受到极大影响,甚至瘫痪,带来巨大经济损失。该系统具有业务种类繁多、业务逻辑交互复杂等特点,带来了调度监测数据维度多、空间分布多样的特性,现有基于机器学习的流数据异常检测方法,存在对局部异常等特殊异常检测精度与检测效率难以有效兼顾等问题。此外,由于调度业务功能增减导致多维监控数据分布规律变化而产生“概念漂
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