研究在智能電網數據分析取得進展

　　近日，中國科學院沈陽自動化研究所在智能電網數據分析領域取得新進展，提出了一種用于智能電網數據分析的單分類支持向量機異常數據檢測模型。相關研究成果發表在國際期刊IEEE Access上。

　　沈陽自動化所智能電網課題組在研究員王忠鋒和宋純賀的帶領下，針對智能電網數據分析過程中，異常數據和正常數據分布的不平衡性造成異常檢測精度顯著降低的問題，提出了一種適用于非平衡數據分布的異常檢測模型。科研人員針對單分類支持向量機模型的參數難以選擇的問題，提出了一種改進的粒子群算法，該算法引入自適應速度加權和自適應種群分裂，提高了算法的收斂速度，有助于算法跳出局部最優。在標準基準和實際電力系統實驗數據集上的實驗證明了該算法的有效性。

　　近年來，圍繞智能電網的研究，沈陽自動化所在網絡構建、硬件研發、數據采集、數據分析、模型構建等領域取得進展，承擔了相關領域國家重點研發計劃、國家電網科技項目等一系列項目，與國網遼寧電力有限公司、遼寧省電力科學研究院等單位簽署了戰略協議，有效推動了智能電網的建設。