基于数据流挖掘的断路器在线异常点检测算法优化

断路器数据在线异常点检测算法研究是一项针对传统断路器异常数据检测中存在的问题进行改进的技术。这些问题主要包括检测准确性不高和时间复杂度过大。该研究论文引入了数据流挖掘技术，设计了一种新颖的算法，其核心在于在滑动时间窗口的基础上应用局部异常因子（Local Outlier Factor, LOF）进行异常点检测。 算法流程分为四步：首先，将时间序列数据分割成连续的时间窗口，以便于处理和分析。这有助于减少数据处理的复杂性和资源消耗。接着，当时间窗口满后，采用滑动平均过滤方法对窗口内的数据进行预处理，通过这种方法可以剔除正常波动，从而降低算法的计算量，提高效率。 在接下来的步骤中，算法计算每个时间窗口内数据点的局部异常因子。LOF是一种用于检测数据集中异常点的统计方法，它衡量一个数据点周围的邻居密度与其自身的密度之间的差异。为了优化计算效率，算法在计算过程中对部分结果进行存储，避免了重复计算，进一步节省了计算资源。 最后，算法对当前时间窗口内的LOF值进行排序，识别出那些LOF值大于1的数据点，这些通常被认为是可能的异常点。经过实验验证，该算法显著提升了断路器异常点的在线检测速度和准确性，这对于电力系统的实时监控和维护具有重要意义。 这篇论文的研究成果对于改进断路器异常检测技术具有实际价值，特别是在电力系统中，及时准确地发现和处理异常有助于防止故障发生，保障电力系统的稳定运行。此外，论文还介绍了研究团队的背景，包括雷晨曦、唐向红和李少波等研究人员的专业领域和研究方向，他们的合作为算法的开发提供了扎实的理论基础和实践经验。