基于IWOA-ELM-AE的电力资产信息管理系统异常数据检测方法
李凯
靳书栋
刘宏志
王艳梅
杨晓营
山东省电力公司 经济技术研究院,山东 济南 250022
摘要：针对当前电力资产信息管理系统难以准确自主发现异常数据的问题,提出了一种基于IWOA-ELM-AE的电力资产信息管理系统异常数据检测方法.在管理系统框架下分析了可能存在的异常类型,将改进鲸鱼优化算法(IWOA)用于优化极限学习机自编码器(ELM-AE),建立了电力信息系统异常数据优化检测模型.将模型应用于电力资产信息异常数据检测,并建立性能评估指标体系以衡量其效果.结果表明:所提方法的检测性能评估结果与传统模型相比具有显著优势,能够更为准确地检测电力资产信息中存在的异常数据.
关键词：信息管理系统电力资产异常数据检测极限学习机自编码器鲸鱼优化算法检测性能评估指标
分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：山东省科技计划项目(S2021RCDT2B0826)
论文发表日期：2024-05-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 255-262 )
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