【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统中的数据监控和分析技术，特别是涉及一种用于分布式多维时间序列建模、大数据影响点选择、在线流式处理与模型更新的方法。本专利技术的方法主要应用于大规模数据环境下的实时系统监控和异常检测，尤其适用于电力系统、智能交通、工业监控和智能城市等复杂多节点分布式网络。
技术介绍
1、随着电力系统的快速发展，越来越多的传感器被部署到各种物理环境中，实时采集和传输大量的时间序列数据。这些数据通常具有多维特性，且数据量庞大，处理复杂，给系统监控和异常检测带来了巨大的挑战。传统的集中式数据处理方式往往难以应对如此庞大的数据量，并且在数据传输和计算过程中易产生延迟，导致系统响应速度不够理想。
2、在大数据环境下，数据的实时性、准确性和稳定性变得尤为重要。因此，如何有效地进行多维时间序列建模、大数据影响点选择和在线处理，成为当前亟待解决的问题。分布式计算因其能够将计算任务分解到多个节点上执行，减少了系统的计算负担和延迟，逐渐成为一种有效的解决方案。然而，目前分布式数据处理中的影响点选择算法、模型更新机制以及系统异常检测方法还不够完善，难以在不同应用场景下保持较高的精度和实时性。
技术实现思路
1、本专利技术目的是提出一种用于电力系统的分布式在线监控方法，通过多维时间序列建模、大数据影响点选择、在线流式处理与模型更新等步骤，实现对系统的实时监控和异常检测。该方法在电力系统中部署并优化，以确保系统的实时性、准确性和稳定性。本专利技术的方法特别适用于大规模、复杂网络环境下的监控需
2、为实现上述目的，本专利技术是根据以下技术方案实现的：
3、一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，包括如下步骤:
4、步骤s1：所述的数据初始化步骤：收集并预处理电力系统的某一个传感器中的多维时间序列数据，进行初步统计分析，并通过初始样本计算样本协方差矩阵，为后续数据分析建立初始参考标准；
5、步骤s2：所述的多维时间序列建模步骤：使用s1步骤中初始化后的数据构建向量自回归（the vector autoregressive ，var）模型，通过最小二乘法估计模型系数矩阵，优化模型的阶数，以准确捕捉传感器节点间的时序依赖关系；
6、步骤s3：所述的大数据关键点选择步骤：利用马氏距离评估s1步骤中的多维时间序列数据点的影响，通过设定阈值 r筛选出关键影响点，确保所选关键影响点能代表数据的全局特性，并形成小规模数据集；
7、步骤s4：所述的在线流式数据处理步骤：当获取到数据流时，实时更新样本协方差矩阵和自回归模型的系数，动态调整并选择关键点，周期性整合历史数据，确保模型能持续反映最新的数据特性；
8、步骤s5：所述的分布式在线监控步骤：在每个传感器节点重复执行s1至s4步骤，直至遍历完所有传感器，并通过邻居扩散策略进行信息交换，生成全局模型系数矩阵，基于多维流数据进行电力系统监控；
9、步骤s6：所述的一致性假设检验步骤：对全局模型系数矩阵和假设的正常状态下的模型系数矩阵进行对比，通过计算 p值检测系统异常行为，综合各个节点的检验结果，系统做出是否存在全局性异常的一致性决策，并采取相应行动；
10、将上述方法系统到部署并优化：对在线分布式安全监控方法进行部署，从准确性、稳定性、计算效率等多个方面验证所提方法的有效性，持续优化算法，对关键参数进行调优，如马氏距离阈值 r和滑动窗口大小，并验证所提方法的有效性，持续优化算法以提升其适应性和稳定性；
11、上述技术方案中，在步骤s1中，数据初始化的具体步骤为：
12、步骤s11：使用电力系统中的监控组件收集各个传感器节点的多维时间序列数据；
13、步骤s12：将s11步骤中收集到的数据进行清洗、去噪及格式化等预处理操作；
14、步骤s13：对s12步骤中预处理后的数据进行初步分析，以确定数据的基本统计特性和数据分布；
15、步骤s14：任意选取时间序列上一个时间段内的数据作为初始样本，用于估算样本协方差矩阵，并为后续的在线监控算法提供基准；
16、上述技术方案中，在步骤s2中，多维时间序列建模的具体步骤为：
17、步骤s21：基于s1步骤收集并处理后的多维时间序列数据，构建var模型以捕捉数据间的时序依赖关系；
18、步骤s22：确定var模型的阶数 p，基于贝叶斯信息准则（bayesian informationcriterion，bic）优化模型的阶数以提高模型的拟合精度；
19、步骤s23：采用最小二乘法估计var模型的系数矩阵，确保系数矩阵能够准确反映传感器节点间的相互依赖关系；
20、步骤s24：使用交叉验证来评估模型的性能，并通过参数调优来提高模型的泛化能力；
21、上述技术方案中，在步骤s3中，大数据关键点选择的具体步骤为：
22、步骤s31：将步骤s2中获得的var模型扩展到非线性形式，用于处理更复杂的时间序列数据，从而提升模型对非线性关系的捕获能力；
23、步骤s32：计算s1步骤处理后的时间序列数据中每个时间点的马氏距离，以评估数据点对模型的影响，并筛选出对模型贡献较大的关键点集；
24、步骤s33：基于选定的马氏距离阈值 r，选择出关键点集 sips，以减小数据规模并提高计算效率；
25、步骤s34：通过分析关键点集 sips的统计属性进行再评估，确保其覆盖数据的主要分布区间，否则重复执行s31至s33步骤，重新选择关键点集，以更好地代表全局特性；
26、上述技术方案中，在步骤s4中，在线流式数据处理的具体步骤为：
27、步骤s41：通过样本协方差矩阵的实时更新，以反映最新的数据特性；
28、步骤s42：根据更新的样本协方差矩阵，动态调整马氏距离的计算，以确保影响点选择的准确性；
29、步骤s43：对每个新获取到的的数据点，使用单遍算法更新模型系数矩阵，实现在线模型更新；
30、步骤s44：周期性地整合历史数据的信息，以提高模型的鲁棒性，并通过滑动窗口技术控制模型的复杂度；
31、上述技术方案中，在步骤s5中，分布式在线监控的具体步骤为：
32、步骤s51：将每个传感器节点视为独立的计算单元，并在每个节点上执行关键点选择算法；
33、步骤s52：利用邻居扩散策略，将每个节点的局部估计结果与其一跳邻居节点进行交换，以实现信息的全局融合；
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1.一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，其特征在于包括如下七个步骤：数据初始化、多维时间序列建模、大数据关键点选择、在线流式数据处理、分布式在线监控、一致性假设检验：
2.根据权利要求1中所述的一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，其特征在于，在步骤S2中，所述的多维时间序列建模步骤包括以下操作：
3.根据权利要求1中所述的一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，其特征在于，在步骤S3中，所述的大数据关键点选择步骤包括以下操作：
4.根据权利要求1中所述的一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，其特征在于，在步骤S4中，所述的在线流式数据处理步骤包括以下操作：
5.根据权利要求1中所述的一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，其特征在于，在步骤S5中，所述的分布式在线监控步骤包括以下操作：
6.根据权利要求1中所述的一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，其特征在于，在步骤S6中，所述的一致性假设检验步骤包括以下操作：
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的
...【技术特征摘要】
1.一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，其特征在于包括如下七个步骤：数据初始化、多维时间序列建模、大数据关键点选择、在线流式数据处理、分布式在线监控、一致性假设检验：
2.根据权利要求1中所述的一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，其特征在于，在步骤s2中，所述的多维时间序列建模步骤包括以下操作：
3.根据权利要求1中所述的一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，其特征在于，在步骤s3中，所述的大数据关键点选择步骤包括以下操作：
4.根据权利要求1中所述的一种用于电力系统的在线分布式安全监控方法，其特征在于，在步骤s4...
【专利技术属性】
技术研发人员：白万荣，张蕾，赵金雄，刘怡彤，王迪，魏峰，朱小琴，杨勇，杨岚，张永安，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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