基于IPSO-DBSCAN的抽水蓄能机组状态监测数据异常检测方法

张金鹏; 张孝远

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230445

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基于IPSO-DBSCAN的抽水蓄能机组状态监测数据异常检测方法

水能利用及水电站工程 | 更新时间：2026-02-25

- 基于IPSO-DBSCAN的抽水蓄能机组状态监测数据异常检测方法
- 基于IPSO-DBSCAN的抽水蓄能机组状态监测数据异常检测方法
- 水电能源科学 2024年第2期页码：152-156
- 作者机构：
  
  河南工业大学电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(51409095)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230445
  中图分类号： TP274;TV743;TV738
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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张金鹏, 张孝远. 基于IPSO-DBSCAN的抽水蓄能机组状态监测数据异常检测方法[J]. 水电能源科学, 2024,(2):152-156.

张金鹏, 张孝远. 基于IPSO-DBSCAN的抽水蓄能机组状态监测数据异常检测方法[J]. 2024, (2): 152-156.
张金鹏, 张孝远. 基于IPSO-DBSCAN的抽水蓄能机组状态监测数据异常检测方法[J]. 水电能源科学, 2024,(2):152-156. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230445.

张金鹏, 张孝远. 基于IPSO-DBSCAN的抽水蓄能机组状态监测数据异常检测方法[J]. 2024, (2): 152-156. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230445.

摘要

抽水蓄能机组状态监测数据受采集设备故障、通信设备异常等因素影响，数据集中存在部分异常数据，对后续机组健康状态评估及预测造成不利影响。为此，提出了一种基于改进粒子群优化算法和DBSCAN密度聚类算法的机组异常数据检测模型，模型针对粒子群算法易陷入局部最优解的问题对算法进行改进，之后引入轮廓系数作为适应度函数对DBSCAN的参数进行寻优，最后以相关系数评价异常值剔除的效果。对国内某抽水蓄能机组2020年2月初～3月末实测导叶开度、有功功率及下机架振动数据的实例分析结果表明，所提方法能够有效检测出机组振动监测异常数据，剔除异常值后的数据相关系数得到提高，可为后续机组健康状态评估与预测奠定数据基础。

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关键词

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