【摘 要】
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电力数据的异常、冗余及遗漏等问题不仅影响电力统计分析的准确性与科学性,而且会影响电力系统运行的安全性和可靠性,因此,异常电力数据检测问题一直是电力行业研究的热点。本文以光伏发电系统为例,提出了一种基于深度自动编码器的异常数据检测算法。通过研究光伏发电的属性,将原测量数据进行信息扩维,使得新构建的数据集不仅具有原有数据的测量信息,且具有时间和太阳辐照强度两个地域属性,增强数据间的相关性。并在扩维后的
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电力数据的异常、冗余及遗漏等问题不仅影响电力统计分析的准确性与科学性,而且会影响电力系统运行的安全性和可靠性,因此,异常电力数据检测问题一直是电力行业研究的热点。本文以光伏发电系统为例,提出了一种基于深度自动编码器的异常数据检测算法。通过研究光伏发电的属性,将原测量数据进行信息扩维,使得新构建的数据集不仅具有原有数据的测量信息,且具有时间和太阳辐照强度两个地域属性,增强数据间的相关性。并在扩维后的数据集基础上,训练深度自编码网络,得到异常检测模型,通过设定合适的阈值判断系统是否受到攻击。最后,选用国内某家太阳能发电厂的数据,对四种攻击进行了验证,仿真结果表明,该算法对单值攻击的数据检测性能良好,检测的准确率可达96%,多值攻击中延时攻击检测准确率可达93%。
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