基于IWOA-ELM-AE的电力资产信息管理系统异常数据检测方法

作     者：李凯 靳书栋 刘宏志 王艳梅 杨晓营 LI Kai;JIN Shudong;LIU Hongzhi;WANG Yanmei;YANG Xiaoying

作者机构：山东省电力公司经济技术研究院山东济南250022 

出 版 物：《沈阳工业大学学报》 (Journal of Shenyang University of Technology)

年 卷 期：2024年第46卷第3期

页      面：255-262页

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 

基　　金：山东省科技计划项目(S2021RCDT2B0826)。 

主　　题：信息管理系统 电力资产 异常数据检测 极限学习机 自编码器 鲸鱼优化算法 检测性能 评估指标 

摘      要：针对当前电力资产信息管理系统难以准确自主发现异常数据的问题,提出了一种基于IWOA-ELM-AE的电力资产信息管理系统异常数据检测方法。在管理系统框架下分析了可能存在的异常类型,将改进鲸鱼优化算法(IWOA)用于优化极限学习机自编码器(ELM-AE),建立了电力信息系统异常数据优化检测模型。将模型应用于电力资产信息异常数据检测,并建立性能评估指标体系以衡量其效果。结果表明:所提方法的检测性能评估结果与传统模型相比具有显著优势,能够更为准确地检测电力资产信息中存在的异常数据。