一种用于电能表运行状态预警的数据异常分析方法

专利主权项内容

1.一种用于电能表运行状态预警的数据异常分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取电能表的用电数据序列；根据所述用电数据序列中数据点和相邻数据点之间的用电差异特征获得所述数据点的用电异常指数；根据所述数据点和相邻数据点的用电变化特征、所述数据点和其他用电数据序列中相同时刻的用电差异特征获得用电异常程度；根据所述用电异常指数和所述用电异常程度获得异常数据点和对应的异常权重系数；根据所述异常数据点的预设邻域范围内其他异常数据点的数量特征获得最终异常数据点；对所述用电数据序列通过STL分解算法进行分解获得初始季节项和初始残差项；根据最终异常数据点的所述异常权重系数和预设权重获得自适应权重；根据所述初始残差项、所述预设权重和所述自适应权重进行拟合获得趋势项；根据所述初始季节项和所述趋势项获得最终残差项并进行异常检测；所述根据所述用电异常指数和所述用电异常程度获得异常数据点和对应的异常权重系数的步骤包括：当所述数据点的用电异常指数不低于预设第一阈值且所述用电异常程度大于预设第二阈值时，所述数据点为异常数据点，所述异常数据点的用电异常程度为所述异常权重系数；所述根据所述异常数据点的预设邻域范围内其他异常数据点的数量特征获得最终异常数据点的步骤包括：对于所述用电数据序列中的任意异常数据点，计算所述任意异常数据点的预设邻域范围内的其他异常数据点与数据点的数量比值，获得所述任意异常数据点的邻域异常度；当所述任意异常数据点的所述邻域异常度超过预设第三阈值时，所述任意异常数据点为所述最终异常数据点；所述根据最终异常数据点的所述异常权重系数和预设权重获得自适应权重的步骤包括：将所述最终异常数据点的所述异常权重系数进行负相关映射，获得最终异常数据点的权重修正系数；计算所述最终异常数据点的所述权重修正系数与所述预设权重的乘积，获得最终异常数据点的所述自适应权重；具体地，所述自适应权重为：
；式中，表示最终异常数据点的自适应权重，/>表示最终异常数据点的预设权重，/>表示最终异常数据点的异常权重系数，/>表示最终异常数据点的权重修正系数，所述预设权重为STL时序分解算法中通过局部加权回归算法进行拟合时根据距离所分配的最终异常数据点的权重。