基于EWT-LOF的热工过程数据异常值检测方法
异常数据检测是热工过程数据处理的重要组成部分,也是进行系统建模、优化、控制的基础.针对热工过程频繁变工况导致异常数据检测困难的情况,提出一种将信号分解方法与基于密度的检测方法相结合的热工过程异常值检测方法.首先利用经验小波变换方法提取热工过程时间序列的运行趋势,去除序列运行趋势后采用局部离群因子方法对各数据点求取其局部异常值,最后使用箱型图的方法确定序列异常点.通过使用某电厂1 000 MW机组的负荷数据作为实验数据,分别设置0.5%、1%、2%、5%、10%5种误差验证方法的有效性.实验结果表明,所提异常检测方法除对动态过程和稳态过程均具有适用性外,在以上5种误差条件下均取得了较高的检测准确率.
异常数据检测、经验小波变换、局部离群因子、数据预处理、热工过程
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TP274;TH81(自动化技术及设备)
中央高校基本科研业务费专项资金;河北省自然基金
2020-09-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
126-134