智能电网中变压器损耗异常检测：鲁棒随机森林算法的应用

本文主要探讨了在现代电网智能化转型背景下,如何有效地利用鲁棒性随机分割森林算法来检测变压器损耗数据中的异常值。随着电网信息化、数字化和智能化的推进，电力企业迫切需要提升数据处理能力和智能化管理水平，其中电能损耗的管理和分析是关键业务之一。电能损耗异常值的检测有助于识别潜在的设备故障和不正常用电行为，从而优化电能利用效率和降低整体线路损耗。 传统的异常值检测方法主要包括基于统计学原理、聚类和无监督学习的策略。基于统计学原理的方法依赖于样本数据的描述统计，识别超出预设正常范围的数据点。然而，这种方法可能无法处理高维数据中的异常情况，因为单个维度的异常可能会影响整个样本的判断。 另一方面，基于聚类的异常检测，如DBSCAN，通过分析样本数据的紧密度进行分类，将无法归属任何聚类的样本标记为异常。这种方法的优点在于能够考虑样本间的空间分布关系，但同样可能在处理高维数据时遇到挑战。 本文提出的鲁棒性随机分割森林算法针对这些问题，提供了一种更适应电力企业数据中台需求的解决方案。这种算法可能结合了随机森林的预测模型和鲁棒性特征，能够在处理高维数据和噪声数据时保持较高的检测准确性和鲁棒性。它能够有效捕捉变压器损耗数据中元件性能变化的趋势，同时识别出由于设备故障或异常操作导致的异常值。 具体实施时，该算法可能会通过构建决策树模型，对每个样本的多个特征进行集成学习，通过多次随机分割训练来增强模型的泛化能力，从而减少误报和漏报。通过这种方式，可以更精确地识别出变压器损耗的异常情况，支持电力企业的数据治理和智能运维决策。 总结来说，这篇论文的核心内容是介绍了一种新颖的基于鲁棒性随机分割森林的变压器损耗异常值检测方法，旨在解决电网数据中台面临的复杂数据分析挑战，提升电能损耗管理的智能化水平。这种算法在电能数据分析领域的应用前景广阔，对于推动电力行业的数字化转型具有重要意义。