[发明专利]一种用于电力监控系统异常行为检测的样本特征降维处理方法

权利要求书

1.一种用于电力监控系统异常行为检测的样本特征降维处理方法，用于电力监控系统异常行为检测的特征指标选取，其特征是从类别相关性和特征间冗余性两方面对特征指标进行选取，首先，选取电力监控系统已经采集到的反映电力监控系统行为的部分历史数据构造样本数据集，根据监管经验和是否已造成危害等事实进行人工标注，注明每一条样本数据是否对应电力监控系统的异常行为；然后，分析完成标注的样本数据中各系统行为特征指标与系统是否产生异常行为的相关性，确定各个特征指标对异常行为判断影响的相关性优先级；接着，从相关性优先级最高的特征指标开始，依次检查每两个特征指标之间的冗余性，采用Pearson相关系数计算行为特征指标间的线性相关性，用于刻画行为特征指标之间的冗余程度，去除对系统异常行为判断影响小且特征冗余度高的特征指标，最终达到特征降维处理的效果；

其中对样本数据集进行人工标注，注明每一条样本数据对应的电力监控系统行为状态，构成的样本数据集T表示如下：

其中T_i，i∈[1，m]，为已采集到的m条反映电力监控系统行为的第i条历史行为记录，即电力监控系统行为特征数据，x_ij表示该条记录第j，j∈[1，n]个特征指标具体的数值，y_i表示该条历史行为记录对应的电力监控系统行为状态，取值1表示正常行为，取值0表示异常行为；

根据完成标注的样本数据集T分析每一个行为特征指标对电力监控系统是否产生异常行为的相关性影响，电力监控系统行为特征指标r与系统是否产生异常行为相关性影响F_r的计算公式如下所示：

其中，n₁表示样本数据集T中标注为正常行为的记录个数，表示标注为正常行为记录中特征指标r的平均值，表示标注为正常行为记录中特征指标r的方差，n₀表示样本数据集T中标注为异常行为的记录个数，表示标注为异常行为记录中特征指标r的平均值，表示标注为异常行为记录中特征指标r的方差，表示样本数据集T中所有记录的电力监控系统行为特征指标r的平均值，F_r的值越大，说明特征指标r对判断电力监控系统行为是否异常的相关性越大。

2.根据权利要求1所述的一种用于电力监控系统异常行为检测的样本特征降维处理方法，其特征是从对判断电力监控系统行为是否异常的相关性影响最大的特征指标开始，采用Pearson相关系数依次检查该特征指标与其他特征指标之间的冗余性，冗余性值域为[-1,1]，越靠近1说明两特征指标越正相关，越靠近-1说明两特征指标越负相关，以r和o分别表示两种电力监控系统行为特征指标，其冗余性计算公式如下所示：

其中，m为样本数据集T中的记录个数，与分别表示样本数据集T中所有记录的电力监控系统行为特征指标r与行为特征指标o的平均值，f_ri和f_oi分别表示样本数据集的第i条样本数据中行为特征指标r与行为特征指标o的具体数值。

3.根据权利要求1或2所述的一种用于电力监控系统异常行为检测的样本特征降维处理方法，其特征是设定相关性阈值和冗余度阈值，用于控制降维程度。