【摘 要】
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为了解决传统算法检测准确性低,复杂性高不适于电力大数据异常值检测的问题,通过密度峰值聚类算法研究了电力大数据异常值检测问题。分析了密度峰值聚类算法的聚类过程。按照
【机 构】
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国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,浙江华云信息科技有限公司
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目(521101180017)
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为了解决传统算法检测准确性低,复杂性高不适于电力大数据异常值检测的问题,通过密度峰值聚类算法研究了电力大数据异常值检测问题。分析了密度峰值聚类算法的聚类过程。按照聚类中心选择原则,通过相邻距离和密度的归一化乘积对聚类点的差异度进行衡量,按照差异度的统计特性与改变趋势选择最大的一组点当成聚类中心。按照z空间填充曲线与高维数据点z携带位置信息特性提出基于z的分布式密度峰值聚类算法,降低异常检测复杂性,以达到电力大数据异常值检测要求。采用优化后的密度峰值聚类算法对电力大数据异常值进行检测,在局部密度超过阈值,同
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