[发明专利]大规模输变电设备监测数据流的快速异常检测方法在审
| 申请号： | 201711188381.0 | 申请日： | 2017-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN107846472A | 公开（公告）日： | 2018-03-27 |
| 发明（设计）人： | 宋亚奇;李莉 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 石家庄开言知识产权代理事务所(普通合伙)13127 | 代理人： | 赵俊娇 |
| 地址： | 071003 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种大规模输变电设备监测数据流的快速异常检测方法,该方法借助使用DBScan算法对历史数据进行聚类和类别标记，并将标记后的样本发送至SparkStreaming集群，用于实时增量聚类；而前置机接收各种终端发送过来的数据流，并将数据流推送到Spark Steaming集群处理，在Spark Steaming集群上完成实时特征提取及归一化处理；然后进行实时聚类，以完成对新样本类别的判断。借助该方法，本发明可以实现智能电网大规模数据流快速分析，及大规模输变电设备监测数据流的快速异常检测。 | ||
| 搜索关键词： | 大规模 变电 设备 监测 数据流 快速 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种大规模输变电设备监测数据流的快速异常检测方法,其特征在于，该方法借助使用DBScan算法对历史数据进行聚类和类别标记，并将标记后的样本发送至SparkStreaming集群，用于实时增量聚类；而前置机接收各种终端发送过来的数据流，并将数据流推送到Spark Steaming集群处理，在Spark Steaming集群上完成实时特征提取及归一化处理；然后进行实时聚类，以完成对新样本类别的判断。
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