买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网江西省电力有限公司;南昌大学

摘要：本发明公开了一种先除异后修复的换流变DGA在线监测数据处理方法，第一阶段引入滑动窗口算法的思想，使用分段线性化算法将序列数据划分为若干由斜率与跨度表征的线段，再使用基于最大最小距离改进的K‑means聚类将在线监测数据符号化，最后使用APRIORI算法挖掘DGA中不同指标之间的关联性，并以此发掘其中存在的异常数值；第二阶段，根据筛除的异常数值采样点，提出改进的粒子群优化的支持向量回归算法，定义粒子解集之间的距离，使用模糊推理规则划分不同类型的粒子，并以此定义不同更新公式，保证算法的求解速度与求解多样性，优化支持向量回归算法中的关键参数对这些采样点进行修复，实现在线DGA监测数据的处理。

主权项：1.一种先除异后修复的换流变DGA在线监测数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、导入DGA在线监测数据，设置滑动窗口的长度以及滑动步长；S2、序列数据的分段线性化：使用一种序列数据的分段线性化算法，根据模型将在线数据中不定量的点组合在一起，形成多组数据点集；数据点分组的标准为：其中所有点拟合出的线段与实际数据点之间的误差小于阈值，且使用线段的斜率与线段跨度表征拟合出的线段；S3、构建描述不同线段相似度的模型：基于线段的斜率与跨度构建相似度模型，并使用基于最大最小距离改进的K-means聚类算法为线段划分类别，并为同类别线段赋予符号，完成序列数据的符号化；S4、挖掘不同序列之间的关联性：基于Apriori算法，设置最小置信度与支持度，挖掘不同序列之间存在的频繁项集，量化不同序列之间的关联性；S5、提取筛除DGA在线监测数据中存在的异常值：根据序列之间的关联性强弱，对判定数据中存在的异常数值类型，分离出不同异常模式的数据；S6、改进粒子群算法优化支持向量回归的关键参数，修复筛除的异常数值点：定义粒子解集之间的距离，基于该距离计算不同粒子所处的密度，并根据密度引入改进模糊推理规则定义不同的粒子更新方式，以提高粒子群算法求解的多样性与求解速度；使用改进粒子群算法优化支持向量回归的关键参数，提高数据回归精度，修复筛除的异常数值点，完成DGA在线监测数据的处理；步骤S3中，基于最大最小距离改进的K-means算法，其主要步骤是：最大最小距离同样以欧式距离为基础，其与K-means算法不同之处在于其取尽量远的对象作为聚类中心；对于样本集，给定一比例系数，任取样本集中的任一样本为初始聚类中心，记为；任取剩下个样本中距离最远的样本为第二个聚类中心，记为；计算剩下个样本与与的距离，并求出其中最小值，即： （6）； （7）；若 （8）；则选取对应样本作为第三个聚类中心；假设有个聚类中心，以此计算剩下的个样本至聚类中心的距离，并有： （9）；则对应的样本为第个聚类中心，记为；并不断循环这个过程，直至没有新的聚类中心出现；步骤S6中改进粒子群算法主要步骤如下：S6.1、明确变量个数，在可行解的空间中生成N个维的粒子，为迭代中的第代粒子，其中元素为，其中元素表达为；S6.2、确定惯性权重：自适应权重的方法能够较好的在两者之间找到平衡点，当各粒子的目标值趋于一致时惯性权重会适当增加；当各粒子的目标值比较分散的时候，惯性权重值会适当减小，具体其表达式为： （15）；其中，和代表惯性权重的最大值和最小值，分别表示粒子的适应度值、所有粒子的最小适应度值，所有粒子的平均适应度值；S6.3、定义模糊推理规则输入变量：粒子所处种群密度，以欧式距离表示每个粒子之间的距离： 16；得出粒子密度的计算公式： 17； 为粒子群落中粒子数目，为生成的解集中粒子数目，记为粒子的密度，将其与当前迭代次数进行归一化，并以此作为模糊规则的两个输入变量，分别计算其对不同状态的隶属程度；S6.4、模糊推理规则：对输入的归一化变量的模糊集合分别定义低密度、中密度、高密度，隶属度函数表达式如下式所示，为隶属度函数的区间阈值， （18）； （19）； （20）；式中可以为粒子密度与迭代次数两个输入变量，将通过计算得出的粒子密度隶属度与迭代次数隶属度交叉组合构成一个维度为粒子状态模糊矩阵，将其与由粒子密度隶属度构成的向量相乘，得到粒子从属不同密度区间的概率向量， （21）；取其中最大为当前粒子所处密度区间，分别制定不同的粒子更新方式；S6.5、粒子更新规则：初始化算法的两个学习因子、，当最大时，粒子仅向自身的最优方向求解，速度更新方式： 22；当或最大时，算法向全局最优与子群最优方向求解，同传统粒子种群算法采取相同的更新方式。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 国家电网有限公司 国网江西省电力有限公司 南昌大学 一种先除异后修复的换流变DGA在线监测数据处理方法