[发明专利]一种面向电网数据的离群点检测方法

权利要求书

1.一种面向电网数据的离群点检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、获取电网数据流；

步骤2、对数据进行预处理，将数据整合为自动编码器接受的数据格式；

步骤3、构建一个自动编码器，并训练该自动编码器；

步骤4、将步骤2预处理后的数据，输入训练结束的自动编码器；

步骤5、自动编码器产生输入数据的低维表示及重构数据，并计算重构误差；

步骤6、根据重构误差进行异常值判断，重构误差超过预设阈值的输入数据被认为是自动编码器无法重构的数据，将其标记为离群点；否则的话，将输入数据标记为正常值；

步骤7、重复步骤4至6，直至该批次所有数据都被标记为正常值或离群点，检测结束。

2.根据权利要求1所述的面向电网数据的离群点检测方法，其特征在于：所述步骤3包括以下步骤：

步骤31、将预处理后的数据输入自动编码器；

步骤32、初始化自动编码器的各神经元参数；

步骤33、产生隐藏层低维表示及重构数据，h＝σ(W_xhx+b_xh)，z＝σ(W_hxh+b_hx)；其中h表示隐藏层的输出，即低维表示，z表示解码器的输出，即重构数据，x表示步骤31输入的数据，W_xh和W_hx分别表示自动编码器的编码器和解码器线性层的权重，b_xh和b_hx分别表示自动编码器的编码器和解码器线性层的偏置值，σ表示用于实现非线性映射的激活函数；

步骤34、计算重构数据与输入到自动编码器的原始数据的重构误差，并根据随机梯度下降法更新神经网络的参数W_xh、W_hx、b_xh和b_hx；

步骤35、重复步骤33以及步骤34，直至重构误差收敛，至此完成自动编码器的训练。