[发明专利]一种基于数据增维及随机张量理论的配网台区智能电表运行状态监测方法

权利要求书

1.一种基于数据增维及随机张量理论的配网台区智能电表运行状态监测方法，其特征在于，该方法包括：

采集若干个智能电表的运行数据，其中，所述若干个智能电表位于同一配电网台区；

对所述运行数据进行预处理，以提升数据的规范性和可计算性；

对所述预处理后的数据进行数据增维，以获得高维数据集；

根据所述高维数据集建立智能电表的高维统计分析指标体系和综合感知模型。

2.如权利要求1所述的基于数据增维及随机张量理论的配网台区智能电表运行状态监测方法，其特征在于，所述预处理包括离群点去除、噪声消除、归一化处理。

3.如权利要求2所述的基于数据增维及随机张量理论的配网台区智能点表运行状态监测方法，其特征在于，所述离群点采用移动窗口法去除，计算窗口数据的张量版样本协方差矩阵以及协方差矩阵的特征值，并与随机矩阵理论的马尔琴科·帕斯图尔定律和单环定律的特征值概率分布函数对比，判断是否存在离群点。

4.如权利要求1所述的基于数据增维及随机张量理论的配网台区智能点表运行装填检测方法，其特征在于，所述运行数据的采样周期为1小时。

5.如权利要求4所述的基于数据增维及随机张量理论的配网台区智能电表运行状态监测方法，其特征在于，所述数据增维包括在时间维度上的增维，利用线性插值法将采样周期为1小时的数据扩充至时间间隔为0.25小时的数据集，将数据在时间维度上的密度和采样数量扩充至原来的4倍，为高维统计分析计算奠定基础。

6.如权利要求4或5所述的基于数据增维及随机张量理论的配网台区智能电表运行状态监测方法，其特征在于，所述数据增维包括在样本空间维度上采样克罗内克积的方式将数据从低维度扩充至高维度，以实现张量版高维统计分析工具在低观测数据上的应用。