基于局部离群因子的pmu连续坏数据检测方法

《基于局部离群因子的PMU连续坏数据检测方法》是一篇关于电力系统中相量测量单元（PMU）数据质量评估的研究论文，全文共32页。该文针对电力系统运行过程中可能出现的连续坏数据问题，提出了一种基于局部离群因子（Local Outlier Factor, LOF）的检测方法，旨在提高PMU数据的准确性和可靠性。

文章首先介绍了PMU在现代电力系统中的重要作用，以及其数据质量对系统稳定性和控制精度的影响。随后，详细阐述了传统坏数据检测方法的局限性，特别是在处理连续性或非孤立性坏数据时效果不佳的问题。为了解决这一问题，作者引入了LOF算法，这是一种基于密度的异常检测方法，能够有效识别数据集中具有较低密度的点，从而判断其是否为异常值。

该方法通过计算每个数据点的局部离群因子，评估其与邻近数据点之间的密度差异，进而判断是否存在连续坏数据。相比传统的统计方法和基于阈值的方法，LOF算法能够更好地适应复杂的数据分布，提高检测的准确性。此外，文章还对所提出的算法进行了仿真验证，结果表明该方法在检测连续坏数据方面具有较高的灵敏度和稳定性。

本文的研究成果对于提升电力系统实时监测与控制能力具有重要意义，为后续研究提供了新的思路和技术支持。同时，该方法也为其他领域的数据质量检测提供了参考价值。