基于马氏距离的双层聚类电力远动异常检测.pdf

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2015年3月 控制工程 Mat.2015 第22卷第2期 Control ofChina Vbl.22.NO.2 Engineering 文章编号:167 15)02—0360.05 1.7848(20 基于马氏距离的双层聚类电力远动异常检测 陈利跃1,杭钟灵2,余亮1,黄剑1,何星2 (1.国网浙江省电力公司电力调度控制中心,杭卅『310007: 2.上海交通大学自动化系,系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海200240) 摘要:通过对电力远动监测系统和数据挖掘技术的讨论,提出一种基于马氏距离的双层 聚类异常检测算法。针对远动系统数据非球面分布的特点,该算法通过K.means聚类改 进算法对数据进行初始分类,然后使用基于马氏距离的ClusteringUsing fCURE)聚类改进算法对初始分类结果进行优化,以较少的计算成本去除K值设定的影响, 达到预期的检测结果。同时,基于马氏距离的CURE聚类改进算法对球面和非球面分布 的数据有非常好的适应能力。 关键词:远动异常检测:双层聚类;马氏距离:K.means:CURE聚类 中图分类号:TP309 文献标识码:A ElectricPowerRemoteMonitor DetectionwithTwo—level Anomaly Clustering BasedonMahalanobisDistance Algorithm CHEN Jian 1,HEXin92 Li-yuel,HANGZhong-ling。2,YULian91,HUANG (1.ElectricPower Control Grid ElectricPower 31 Center,State 0007,China;2.DepartmentofAutomation, Dispatching Zhejiang Company,Uang巾on Jiao ControlandInformation ofEducation Laboratory Processing,MinistryofChina,Shanghai200240,China) ShanghaiTongUniversity,KeyofSystem Abstract:Afterthediscussionofelectric remote andthedata power monitoringsystems miningtechnology, atwo-level detection basedonMahalanobisdistanceis to clusteringanomaly algorithm proposedaccording thecharacteristicsofthenon distributionofdatainremote spherical monito

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