基于正则高斯分段迭代的配电网量测数据异常识别方法

马原; 马鑫晟; 徐广达; 刘佳林; 刘卫林; 易健民; 邱伟

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.03.003

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基于正则高斯分段迭代的配电网量测数据异常识别方法

特别策划 | 更新时间：2026-04-25

- 基于正则高斯分段迭代的配电网量测数据异常识别方法
- 基于正则高斯分段迭代的配电网量测数据异常识别方法
- 供用电 2026年43卷第3期页码：25-35
- 作者机构：
  
  1. 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
  2. 湖南大学电气与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年科学基金项目（52307093）;湖南省自然科学基金青年科学基金项目B类（2025JJ40045）;国网冀北电力有限公司科技项目（B3018K24005W）~~
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.03.003
  中图分类号： TM73
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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马原, 马鑫晟, 徐广达, 等. 基于正则高斯分段迭代的配电网量测数据异常识别方法[J]. 供用电, 2026,43(3):25-35.

马原, 马鑫晟, 徐广达, et al. 基于正则高斯分段迭代的配电网量测数据异常识别方法[J]. 2026, 43(3): 25-35.
马原, 马鑫晟, 徐广达, 等. 基于正则高斯分段迭代的配电网量测数据异常识别方法[J]. 供用电, 2026,43(3):25-35. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.03.003.

马原, 马鑫晟, 徐广达, et al. 基于正则高斯分段迭代的配电网量测数据异常识别方法[J]. 2026, 43(3): 25-35. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.03.003.

摘要

受配电网负荷频繁波动、实际运行工况复杂影响，配电网数据具有多结构、非平稳的时序特性，传统基于单一全局建模或固定窗口的异常数据识别算法难以有效辨析数据异常。针对这一问题，提出一种正则高斯分段迭代（covariance-regularized iterative Gaussian segmentation algorithm

CR-IGS）的配电网量测数据异常识别算法。首先，设计基于贝叶斯信息准则的最优分段参数选取策略，构建多输入下正则高斯方法，形成参数动态优化的CR-IGS以对配电网监测数据进行动态分段与多维特征提取；其次，建立基于平稳性与状态可分性的分段结果综合评估策略，创建基于似然值曲线、段内统计量和段间欧氏距离矩阵的三维综合评价指标；最后，结合时序预测模型以反馈验证数据异常识别方法有效性。实验结果表明，相比全局建模方法，CR-IGS分段局部建模的均方误差降低至0.001量级，异常检测的曲线下面积和平均精度指标均显著优于其他异常检测方法。

Abstract

关键词

Keywords

references

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