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1、智能电表异常测量数据诊断方法综述*裴茂林1，黄洋界1，赵伟2，李世松2（1.国网江西省电力公司电力科学研究院，南昌330069；2.清华大学电机系，北京100084）摘要：智能电表作为用电户与电网的信息链接点，能为电网提供用电户的用电习惯和负荷特征等信息，对指导电网合理安排电力负荷、提高电网运行效率具有重要价值。但实际电网中，智能电表获得的大量测量数据中，不可避免地存在一部分由多种原因导致的异常数据，例如用电户或电网中的突发事件、传感器的暂时故障、数据传输或存储故障，甚至人为的网络攻击，等等。如何从智能电表测量数据中辨别、提取、剔除这些异常数据，是准确获取用
2、户负荷信息的关键。针对这一问题，本文在参考国外国内相关文献基础上，对智能电表测量数据诊断方法进行了梳理、归纳和综述，并对不同方法的数学原理、适用范围等进行了比较和讨论。关键词：数据诊断；大数据；智能电表；负荷预测中图分类号：TM76文献标识码：B文章编号：1001-1390（2018）00-0000-00AreviewonoutlierdetectiontechniquesforsmartmeterdataanalyticPeiMaolin1,HuangYangjie1,，ZhaoWei2,,LiShisong2(1.1.ElectricPowerResea
3、rchInstituteofStateGridJiangxiElectricPowerCompanyElectricPowerResearchInstitute,，Nanchang330069，,China.2.DepartmentofElectricalEngineering,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)Abstract:Asabridgebetweenthecustomerandthepowergrids,thesmartmetercansupplyusefulinformationofelectrici
4、tyconsumptionhabitandloadcharacteristicsforloadforecasting,itisofgreatsignificancetoguidepowergridtoarrangepowerloadreasonablyandimprovesothattheefficiencyofthepowergridscanbeimprovedoperation.However,inreality,apartofthelargesetofmeasurementdatacontainsmisleadingoutliers,whicharec
5、ausedbymanyreasons,e.g.anaccidentineithertheusersideorthepowergridside,failureoftheinstrumentorasensor,faultduringdatatransmissionorstorage,internethack,etc.Howtodetect,indicateanddeletetheseoutliersamongthesmartmeterdataisofgreatimportancetowardsanaccurateloadforecasting.Inthispap
6、er,wesummarizeandreviewpossibleapproachesinliteraturesforoutlierdetectionthatcanbeusedforsmartmeterdataanalytic.Theprinciple,mathematicalrealizationandapplicationofthesetechniquesarediscussed.Keywords:Datadatadiagnosis,bigdata,smartmeter,loadforecasting0.引言过去的十年左右时间，智能电网从一个较为模糊的概念已
7、发展成为世界电力工业发展的核心内容。如今，构建可靠、安全、经济、高效的智能电网，已成为中国乃至世界其他很多国家电网发展的首要目标[1-2]。以智能电表技术为主的高级量测系统，是负责测量、收集、储存、分析和利用电力用户用电信息的完整的网络和系统，能为智能电网提供基础的数据和信息支持，是构建智能电网的基础性技术支撑[3-4]。智能电表是用电户与电网的信息链接点[5-6]：智能电表一方面能为用电户使用电能提*基金项目：国家公司科技项目（52182017001T）供实时、智能信息，提高用电电户耗用电能的经济性；另一方面，可给电网提供用电电户的用电信息及其统计分析结果
8、。电网依据这些数据信息，可以合理安排电力负荷，提高电
