[1]付茂盛,耿 建,张仰飞.基于 CEEMDAN-LOF 的企业能耗异常辨识研究[J].机械与电子,2022,(12):48-52.
　FU Maosheng,GENG Jian,ZHANG Yangfei.Research on Enterprise Energy Consumption Anomaly Identification Based on CEEMDAN-LOF[J].Machinery & Electronics,2022,(12):48-52.
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基于 CEEMDAN-LOF 的企业能耗异常辨识研究()
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《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2022年12期
页码:
48-52
栏目:
自动控制与检测
出版日期:
2022-12-24

文章信息/Info

Title:
Research on Enterprise Energy Consumption Anomaly Identification Based on CEEMDAN-LOF
文章编号:
1001-2257 ( 2022 ) 12-0048-05
作者:
付茂盛 1 ; 耿 建 2 ; 张仰飞 1
1. 南京工程学院电力工程学院,江苏 南京 211167 ; 2. 国网山东省电力公司泰安供电公司,山东 泰安 271000
Author(s):
FU Maosheng1 ;  GENG Jian2 ;  ZHANG Yangfei1
( 1.School of Electric Power Engineering , Nanjing Institute of Technology , Nanjing 211167 , China ; 2.Tai ’ an Power Supply Company , State Grid Shandong Electric Power Company , Tai ’ an 271000 , China )
关键词:
数据检测; 异常辨识; 完全自适应噪声集合经验模态分解方法; 局部异常因子; 密度聚类
Keywords:
data detection ;  abnormal identification ;  CEEMDAN ;  local outlier factor ;  density clustering
分类号:
TP27 ; TK018
文献标志码:
A
摘要:
针对传统“一刀切”式的企业能耗标准难以实现异常精准辨识的问题,提出了基于 CEEMDAN-LOF的企业能耗异常辨识方法。首先,利用基于层次的密度聚类算法( HDBSCAN )构建企业能耗模式判别树,对企业能耗实时数据进行用能模式匹配;然后,引入完全自适应噪声集合经验模态分解方法( CEEMDAN )提取时序能耗数据的运行趋势,去除时序能耗数据趋势性对异常辨识的影响,并基于局部异常因子( LOF )法对能耗数据进行离群点分析,实现企业能耗异常的精准辨识。算例采用某省水泥企业真实能耗数据进行分析,结果表明,所提方法在异常检测精度方面具有优势。
Abstract:
Aiming at the problem that the traditional“one size fits all ” enterprise energy consumption standard is difficult to achieve abnormally accurate identification , an enterprise energy consumption abnormity identification method based on CEEMDAN-LOF is proposed.Firstly , the hierarchical density clustering algorithm( HDBSCAN ) is used to construct the enterprise energy consumption pattern discrimination tree to match the real-time energy consumption data ; Then , the fully adaptive noise set empirical mode decomposition method( CEEMDAN ) is introduced to extract the operation trend of the time-series energy consumption data , remove the influence of the trend of the time-series energy consumption data on the anomaly identification , and analyze the outliers of the energy consumption data based on the local anomaly factor( LOF ) method , so as to realize the accurate identification of the enterprise energy consumption anomaly.The real energy consumption data of a provincial cement enterprise are used to analyze the example.The results show that the proposed method has advantages in anomaly detection accuracy.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2022-06-13
基金项目:国家自然科学基金资助项目( 52107098 );国家电网山东省电力公司科技项目( 5206002000QW )
作者简介:付茂盛 ( 1997- ),男,山东临沂人,硕士研究生,研究方向为能效评估与优化;耿 建 ( 1979- ),男,山东泰安人,学士,研究方向为电力大数据应用;张仰飞 ( 1969- ),男,江苏射阳人,博士,教授,硕士研究生导师,研究方向为新能源发电及利用、风电系统参数辨识、能效评估与优化等。
更新日期/Last Update: 2023-01-05