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金静,方园,费洋,魏源.模式聚类与周期分解的能耗监测及异常检测方法[J].电测与仪表,2023,60(11):151-157.
Jin Jing,Fang Yuan,Fei Yang,Wei Yuan.Research on energy consumption monitoring and anomaly detection based on pattern clustering and periodic decomposition[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2023,60(11):151-157.
模式聚类与周期分解的能耗监测及异常检测方法
Research on energy consumption monitoring and anomaly detection based on pattern clustering and periodic decomposition
投稿时间:2023-05-22  修订日期:2023-06-08
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2023.11.021
中文关键词:  时间序列  能耗异常  模式聚类  周期分解
英文关键词:time series,anomaly detection,pattern clustering,periodic decomposition
基金项目:国家重点研发计划(2022YFB2404000);江苏省产业前瞻与关键核心技术资助项目(BE2020081)
           
作者中文名作者英文名单位
金静Jin Jing西安市轨道交通集团有限公司
方园Fang Yuan南瑞轨道交通技术有限公司
费洋Fei Yang南瑞轨道交通技术有限公司
魏源Wei Yuan南瑞轨道交通技术有限公司
摘要点击次数: 66
中文摘要:
      时间序列异常检测对于能耗监测和管理至关重要。为了解决周期分解算法在时间序列中易受模式不一致影响的问题,文章提出模式聚类和周期分解相结合的异常检测方法。该方法使用密度峰值聚类算法寻找聚类中心点,并通过循环距离度量方法解决子序列相位偏移问题;为屏蔽不同模式数据间的影响,使用季节分解算法S-H-ESD(Seasonal Hybrid Extreme Studentized Deviate)在具有相同周期模式的聚类簇中寻找异常点,并评估和筛选检测结果的异常程度。实验结果表明,该方法得到了较为理想的效果,适用于复杂周期时间序列异常检测。
英文摘要:
      Time series anomaly detection is crucial for energy consumption monitoring and management. In order to solve the problem that the period decomposition algorithm is easily affected by the inconsistency of patterns in time series, this dissertation proposes an anomaly detection method combining pattern clustering and periodic decomposition, which uses a density peak clustering algorithm to find the cluster centers and uses the cyclic distance measurement to solve the subsequence phase shift. To shield the influence between different patterns, the seasonal decomposition algorithm S-H-ESD (Seasonal Hybrid Extreme Studentized Deviate) is used to find anomalies in clusters with the same periodic pattern, and the anomaly degree of the detection results is evaluated and filtered. The experimental results show that the proposed method is effective and suitable for anomaly detection of complex periodic time series.
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