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海量实测过电压数据智能自清洗方法汇报人：2024-01-20

目录CONTENTS引言过电压数据特性分析智能自清洗方法设计智能自清洗方法实现与验证应用案例研究总结与展望

01引言

电力系统中的过电压问题01过电压是电力系统中常见的故障之一，可能对设备造成损坏或引发事故。海量实测过电压数据的挑战02随着智能电网的发展，电力系统产生了海量的实测过电压数据，传统的数据处理方法难以应对。智能自清洗方法的意义03提出一种智能自清洗方法，能够自动处理海量实测过电压数据，提高数据质量和处理效率，为电力系统的安全稳定运行提供支持。背景与意义

目前，国内外学者已经提出了一些过电压数据处理方法，包括基于阈值的方法、基于波形特征的方法和基于机器学习的方法等。过电压数据处理方法数据清洗是数据预处理的重要环节，现有的数据清洗技术主要包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法等。数据清洗技术研究现状尽管已有一些过电压数据处理和数据清洗技术的研究，但针对海量实测过电压数据的智能自清洗方法仍是一个研究空白。智能自清洗方法的研究空白国内外研究现状

研究目的研究内容本文研究目的和内容首先，分析海量实测过电压数据的特点和存在的问题；其次，研究基于机器学习的智能自清洗算法，包括数据预处理、特征提取、分类器设计等；最后，通过实验验证所提方法的有效性和优越性。本文旨在提出一种针对海量实测过电压数据的智能自清洗方法，实现数据的自动处理、清洗和分类，提高数据质量和处理效率。

02过电压数据特性分析

来源电力系统、高压实验室、工业设备等特点海量、多维、时序性、波动性、异常值多过电压数据来源及特点

数据质量问题及影响问题缺失值、异常值、重复值、不一致性等影响降低数据分析准确性、误导决策、增加运维成本等

完整性补全缺失数据，保证数据完整性准确性识别并处理异常值，提高数据准确性一致性消除数据不一致性，统一数据格式和标准可追溯性保留原始数据和清洗过程记录，便于后续分析和追溯数据清洗需求分析

03智能自清洗方法设计

基于机器学习算法构建自清洗模型，实现对海量实测过电压数据的自动清洗和处理。采用模块化设计，将整个自清洗过程划分为数据预处理、异常值检测与处理、缺失值填补与优化等几个独立模块，方便后续维护和扩展。利用可视化技术，提供直观的数据清洗效果展示和用户交互界面。总体设计思路及框架

03数据平滑采用滑动窗口平均、指数平滑等方法，去除数据中的噪声和波动，提高数据质量。01数据去重采用哈希表等数据结构，快速去除重复数据，降低数据冗余度。02数据归一化通过线性变换等方式将数据映射到特定区间，消除量纲影响，提高模型训练效率。数据预处理技术

基于统计学方法采用箱线图、Z-Score等方法检测异常值，并根据设定阈值进行筛选和处理。基于机器学习算法利用聚类、分类等算法识别异常数据模式，并进行自动处理或标记。异常值处理策略根据异常值的性质和实际需求，采取删除、替换、插值等处理方式。异常值检测与处理策略

缺失值识别通过数据扫描和统计方法识别缺失值，并进行分类和标记。缺失值填补策略根据缺失值的类型和分布情况，选择合适的填补方法，如均值填补、中位数填补、插值法等。填补效果评估与优化采用交叉验证等方法评估填补效果，并根据评估结果对填补策略进行调整和优化。缺失值填补与优化方法

04智能自清洗方法实现与验证

数据预处理特征提取智能自清洗模型构建模型训练与优化实现过程描述利用时域、频域分析方法提取过电压数据的特征，包括幅值、频率、波形等，为后续分类和识别提供依据。对原始海量实测过电压数据进行清洗、去噪和标准化处理，为后续分析提供准确可靠的数据基础。利用大量标注过的电压数据对模型进行训练，通过调整模型参数和结构，提高模型的分类准确性和泛化能力。基于深度学习技术，构建智能自清洗模型，实现对过电压数据的自动分类和识别。

硬件环境软件环境数据集准备实验环境搭建与配置高性能计算机或服务器，具备强大的计算能力和存储空间，以支持大规模数据处理和模型训练。安装深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）及相关依赖库，搭建开发环境。收集并整理大量标注过的实测过电压数据，用于模型训练和测试。类准确性评估清洗效果展示泛化能力测试性能分析实验结果展示及分析通过对比智能自清洗模型与其他传统分类方法的分类准确性，验证智能自清洗方法的有效性。展示智能自清洗方法对实测过电压数据的清洗效果，包括去噪、异常值处理等。对智能自清洗方法的性能进行分析，包括计算复杂度、运行时间等，为后续优化提供参考。利用不同来源、不同特性的实测过电压数据对智能自清洗模型进行测试，评估模型的泛化能力。

05应用案例研究

123故障诊断与预防过电压数据监测电网优化与规划电力行业应用案例在电力系统中，通过智能自清洗方法处理海量实测过电