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基于深度自编码器的电力能耗异常检测方法

系统仿真学报 2022年第12期34卷 2557-2565页

作者：孙宁可王艳纪志成江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

针对电力能耗数据的非线性和不平稳特征,提出了一种基于深度自编码器的电力能耗异常检测模型。将深度学习的门控循环单元网络和自编码器结构相结合,通过传统自编码器的编码器和解码器部分采用门控循环单元网络来实现,充分发挥门控循环... 详细信息

针对电力能耗数据的非线性和不平稳特征,提出了一种基于深度自编码器的电力能耗异常检测模型。将深度学习的门控循环单元网络和自编码器结构相结合,通过传统自编码器的编码器和解码器部分采用门控循环单元网络来实现,充分发挥门控循环单元的数据特征提取能力和自编码器结构的数据重构功能。根据原始数据和重构数据之间的重构误差来检测电力能耗异常数据点。将所提方法应用于实际的车间电力能耗数据集,结果表明:所提方法能够对电力能耗数据进行异常点检测,检测效果良好。

关键词：能耗异常检测门控循环单元自编码器深度自编码器重构误差

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不平衡数据聚类在建筑能耗异常检测中的应用

不平衡数据聚类在建筑能耗异常检测中的应用

作者：梅思雨西安建筑科技大学

学位级别：硕士

不平衡数据,指数据集不同类别所含样本在数量上存在很大差异或不同类别样本数量相同但分布不均匀。在建筑能耗异常检测中,正常能耗数据和异常能耗数据在数量和分布上都存在很大差异,从本质看能耗异常检测属于数据不平衡问题。针对不平... 详细信息

不平衡数据,指数据集不同类别所含样本在数量上存在很大差异或不同类别样本数量相同但分布不均匀。在建筑能耗异常检测中,正常能耗数据和异常能耗数据在数量和分布上都存在很大差异,从本质看能耗异常检测属于数据不平衡问题。针对不平衡数据,传统聚类方法往往会均衡化各类别的样本数量,导致较高的误分率,为避免这种“均匀效应”,本文对不平衡数据聚类问题展开研究,并将创新成果应用于建筑能耗异常检测中。具体研究内容如下:(1)针对数据集中存在的数据重叠问题,提出一种D-S证据理论框架下的广义模糊c均值(Generalized fuzzy c-means,GFCM)聚类算法,通过设置复合类阈值,将传统FCM算法中的隶属度矩阵U进行扩展,并根据得到的广义隶属度矩阵将难以划分到某个特定类别的样本划分给复合类,算法对重叠(不确定)样本进行了合理表征,降低了样本误划分的风险。(2)针对传统聚类算法对不平衡数据聚类所产生的样本“均匀效应”问题,提出一种基于D-S证据理论的不平衡数据多划分(Multi-partition,MP)聚类算法,通过数据集多划分、真实类别寻找、子数据集合并和剩余样本划分四个子步骤对不平衡数据进行聚类,并对数据集中的重叠样本进行合理表征,有效降低了错误率,避免了样本“均匀效应”,通过与其他聚类算法对比,验证了MP算法的有效性。(3)将MP聚类算法应用于建筑物能耗异常检测中,通过对西安某大型商场建筑能耗数据的采集和预处理,利用MP算法对处理后的数据进行聚类,得到能耗异常值,由具体的能耗异常检测实验结果分析,进一步验证MP算法的有效性。

关键词：不平衡数据聚类 D-S证据理论数据重叠能耗异常检测

基于数据驱动的铝型材挤压机能耗异常检测研究与应用

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基于数据驱动的铝型材挤压机能耗异常检测研究与应用

作者：谭超奖广东工业大学

学位级别：硕士

铝型材在中国新兴市场的大背景下快速发展,尤其是近几年的发展十分迅速。铝型材挤压机是铝型材制造加工过程的重要设备,它的好坏将直接影响产品的产量和质量。在实际生产中,因为挤压机设备工艺力大、载荷集中,故容易受到多种因素影响而... 详细信息

铝型材在中国新兴市场的大背景下快速发展,尤其是近几年的发展十分迅速。铝型材挤压机是铝型材制造加工过程的重要设备,它的好坏将直接影响产品的产量和质量。在实际生产中,因为挤压机设备工艺力大、载荷集中,故容易受到多种因素影响而发生能耗异常,对企业生产和产品质量带来了难以预料的影响,给铝型材企业带来了极大的经济损失。在对挤压机的实际生产环境的调研中,传感器设备由于电流电压不稳定、通信异常等因素会导致部分采集点数据缺失,影响异常检测精度。此外,由于挤压机能耗异常的检测中的数据特征不够全面和恰当,导致检测精度不高。因此,需要对缺失数据插补和能耗异常检测方法做更深入的研究。本文以铝型材挤压机为研究对象,以挤压生产过程中能耗数据为基础,对挤压机生产过程出现的数据缺失问题以及生产能耗异常检测问题进行了研究。本文的具体研究内容如下:（1）针对挤压机的挤压工艺流程及其生产过程的能耗特性进行全面的分析,首先介绍了铝型材挤压机生产系统以及深入分析了挤压机工作原理、挤压工艺流程,进一步研究了挤压过程能耗变化以及能量流分析,揭示了挤压过程能耗的周期性;重点分析了挤压过程中能耗影响因素;最后阐述了铝型材挤压机数据插补与异常检测系统的结构图,为本文下一步的研究提供了理论基础。（2）针对目前的研究方法无法有效地捕捉挤压机能耗数据属性之间的非线性相关性以及很难适应多种形式的数据缺失模式插补,导致插补精度不高,效率过低问题;鉴于深度学习的思想,提出了一种基于DAE的缺失数据插补去噪自动编码器模型（MIDAE）,我们设计了两种MV插补方法,即MIDAE-Sequential和MIDAE-Batch,以更好地适应具有各种缺失模式的数据。实验结果表明,所提出的方法不仅可以更好地适用多种缺失数据模式,还具有较高的准确率。（3）根据第三章缺失数据插补方法获得完整数据集,避免缺失数据影响异常检测精度;针对工业挤压机能耗异常的检测中的数据特征不够全面和恰当,导致检测精度不高的问题,提出了一种基于GMM-LDA聚类特征学习算法结合PSO-SVM模型的异常检测方法。首先使用GMM-LDA聚类特征学习算法来获得正常或者异常数据的最优特征,然后结合PSO算法对SVM模型优化获得最优模型。实验结果分析表明,本文提出的异常检测方法相比于其他方法具有较高的准确率。（4）综合以上研究,根据华南某铝型材企业现有的能源管理系统的基础上,以本文所提出的方法作为理论支撑,设计并实现了挤压机数据插补与能耗异常检测系统;通过对数据插补与能耗异常功能的实现,进一步说明了本文所提的方法在铝型材企业的可行性。

关键词：铝型材挤压机能耗异常检测数据插补自动编码器支持向量机

基于自注意力机制下时间序列自编码机的能耗异常检测研究

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基于自注意力机制下时间序列自编码机的能耗异常检测研究

作者：甘宇龙华南理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网和大数据技术的不断发展以及公共建筑能耗系统的推广,建筑能耗平台中积累了海量的能耗数据。对于实现建筑节能的目标而言,进行能耗异常检测尤为关键。能耗异常检测任务旨在自动化检测能耗的各种使用异常,在节省人工异... 详细信息

近年来,随着互联网和大数据技术的不断发展以及公共建筑能耗系统的推广,建筑能耗平台中积累了海量的能耗数据。对于实现建筑节能的目标而言,进行能耗异常检测尤为关键。能耗异常检测任务旨在自动化检测能耗的各种使用异常,在节省人工异常检测成本的同时,也有助于及时找到引起异常的问题所在以防止异常继续扩散。另外,由于能耗异常往往会对能源的使用规划及其用量控制带来不利影响,因此,能耗异常检测对整体能源的分布与管控也具有重要意义。建筑能耗的异常检测方法在近年来发展迅速,然而目前相关研究仍存在以下问题亟待解决:（1）数据噪声处理问题:现有方法往往忽略了现实应用中传感器由于电压电流等波动引起的数据噪声现象,错误将数据噪声分类为能耗异常样本,导致模型的异常检测性能下降;（2）提取时序信息问题:现有方法缺乏充分考虑传感器数据中存在的时间序列信息,限制了模型的检测异常能力;（3）缺乏异常标注问题:能耗数据的异常类别标签通常需要依赖专家知识进行人工标注,由于需要耗费大量的人力成本,导致存在大量未标记的能耗数据。针对上述问题,本文提出了一种基于自注意力机制下时间序列自编码机的能耗异常检测算法。针对问题（1）,本文提出使用变分自编码机的相关结构来提取数据特征的隐变量表示,通过引入高斯噪声进行采样训练的方式,增强了模型对噪声的鲁棒性及模型的泛化能力。针对问题（2）,本文结合使用多层双向长短期记忆神经网络与自注意力机制,对数据的时序信息进行充分提取,提高数据的表示能力。针对问题（3）,本文进一步提出了一种基于Kmeans聚类的半监督能耗异常检测框架,缓解了对异常标注的依赖问题。本文基于真实的某高校能耗数据集以及UCR开源的Italy Power Demand数据集与Arrowhead数据集,设计并进行了广泛的对比实验。实验结果表明,相较于目前业界主流的模型方法,本文提出的模型在准确率、召回率以及F Score等指标上表现更佳,验证了该算法的有效性。此外,本文还通过可视化案例分析对模式异常的识别区分效果进行定性分析,结果表明本文方法可以有效区分模式异常中的子序列异常和上下文异常。

关键词：能耗异常检测机器学习时间序列自编码机

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基于数据挖掘的建筑能耗异常检测研究

计算机测量与控制 2020年第7期28卷 253-259页

作者：段中兴梅思雨西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055 西部绿色建筑国家重点实验室西安710055

建筑能耗异常检测对于建筑管理和运行至关重要,论文提出了一种基于D-S证据理论的不平衡数据多划分(Multipartition,MP)聚类算法,并构建MP算法能耗异常检测模型对建筑能耗中的异常值进行准确检测;首先通过改进的信任c均值算法将能耗数据... 详细信息

建筑能耗异常检测对于建筑管理和运行至关重要,论文提出了一种基于D-S证据理论的不平衡数据多划分(Multipartition,MP)聚类算法,并构建MP算法能耗异常检测模型对建筑能耗中的异常值进行准确检测;首先通过改进的信任c均值算法将能耗数据集多划分;利用基于K-NN的均值漂移算法确定数据集的真实类别个数;然后根据密度合并规则对能耗数据进行合并;最后对未合并的能耗数据再次划分得到最终的能耗异常检测结果;UCI数据集验证结果表明,MP算法对于不平衡数据聚类效果良好,能够有效避免样本"均匀效应",降低错误率;通过对某大型商场建筑空调和照明用电能耗异常值检测,验证了MP算法能耗异常检测模型的有效性。

关键词：能耗异常检测 D-S证据理论不平衡数据聚类异常检测模型

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建筑能耗数据异常检测方法研究概述

节能 2022年第4期41卷 13-15页

作者：吴冰雷蕾张兆丰桂林电子科技大学广西桂林541004 辽宁出版集团有限公司辽宁沈阳110000

建筑物在运营过程中受到各种因素的影响,通常难以达到高效节能的目的.准确的建筑能耗异常检测能有效提高能源利用率,改善建筑物的运营现状,实现高效节能的目标.建筑能耗管理系统收集能耗数据,为数据挖掘与能耗异常检测方法的结合提供良... 详细信息

建筑物在运营过程中受到各种因素的影响,通常难以达到高效节能的目的.准确的建筑能耗异常检测能有效提高能源利用率,改善建筑物的运营现状,实现高效节能的目标.建筑能耗管理系统收集能耗数据,为数据挖掘与能耗异常检测方法的结合提供良好的基础.本研究总结当前建筑节能领域中的能耗异常检测方法及存在的不足,为建筑能耗异常检测研究提供参考依据.

关键词：建筑节能能耗异常检测数据挖掘技术

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面向铝材生产的实时能耗监测及预警系统

电子测试 2015年第5期26卷 158-162页

作者：陀树青陈文泗罗铭强梁鹏广东兴发铝业有限公司佛山528061 广东技术师范学院计算机科学学院广州510665

针对铝型材生产过程中能耗较大,传统人工采集能耗数据频率低,采集速度慢等问题,本文提出一种基于MODBUS通讯协议的铝型材生产实时能耗监测及能耗异常检测系统。该系统分为网络部署和系统功能两部分,网络部署使用基于MODBUS协议的串口通... 详细信息

针对铝型材生产过程中能耗较大,传统人工采集能耗数据频率低,采集速度慢等问题,本文提出一种基于MODBUS通讯协议的铝型材生产实时能耗监测及能耗异常检测系统。该系统分为网络部署和系统功能两部分,网络部署使用基于MODBUS协议的串口通讯方式将生产现场电表、燃气表与交换机相连接,并通过TCP/IP网络接口将数据发送至服务器,实现对生产能耗数据的实时监测;使用统计分析方法计算能耗异常置信区间,根据能耗异常置信区间与实际记录能耗数据进行比较,对生产进行能耗异常预警,及时发现生产中的能源损失、生产参数不当等异常现象。

关键词：能耗异常检测实时能耗监测置信区间

基于鲸鱼算法的电力系统能耗异常自动检测方法

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自动化应用 2023年第16期64卷 63-65页

作者：苏婷内蒙古自治区工业节能监察保障中心内蒙古呼和浩特010020

以往的电力系统能耗异常自动检测方法仅运用单一的检测方式,导致异常检测效果不佳,因此,本文提出了基于鲸鱼算法的电力系统能耗异常自动检测方法,通过分析大量历史数据,提取电力系统异常数据的特征。在此基础上,利用鲸鱼算法计算异常数... 详细信息

以往的电力系统能耗异常自动检测方法仅运用单一的检测方式,导致异常检测效果不佳,因此,本文提出了基于鲸鱼算法的电力系统能耗异常自动检测方法,通过分析大量历史数据,提取电力系统异常数据的特征。在此基础上,利用鲸鱼算法计算异常数据的属性权重,标注异常数据,运用物理故障异常数据检测和网络攻击异常数据检测这两种检测方式,实现能耗异常的自动检测。在实验测试中,与以往的电力系统能耗异常自动检测方法相比,本文提出的自动检测方法的异常检测准确率为94.18%,异常检测效果更好。

关键词：鲸鱼算法电力系统能耗异常检测自动检测方法