基于神经网络的不确定性数据流异常检测系统设计

作     者：向权舟 关宇洋 江海 杨海峰 祝海峰 XIANG Quanzhou;GUAN Yuyang;JIANG Hai;YANG Haifeng;ZHU Haifeng

作者机构：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司天生桥局贵州兴义562499 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2024年第32卷第12期

页      面：81-85页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：中国南方电网项目(010700KK52210002) 

主　　题：神经网络 不确定性数据流 异常检测 Lasso回归 递推算法 

摘      要：受非线性变化数据影响,导致数据流异常检测结果不精准,为此设计了基于神经网络的不确定性数据流异常检测系统。采集时间窗口数据,计算离散值,将计算结果存入综合数据库。提取不确定性数据流异常特征,结合神经网络检测数据流异常情况。构建原始数据流序列和不确定性数据流序列,并以此为基础构建检测模型。引入递推算法,结合Lasso回归分析方法剔除非线性变化数据,分析不确定性数据的异常特性,通过神经网络锁定异常数据流,获取检测结果。由实验结果可知,该系统可将数据拟合在理想值附近,且样本数据在实际值上下限范围内,能够获取精准的检测结果。