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基于马氏距离的双层聚类电力远动异常检测.pdf
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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