技术特征：
技术总结
本发明公开了一种电压量测数据异常状态自动识别模型及方法，包括：数据预处理模块：用于排除噪声数据；最优参数匹配模块：用于匹配出密度聚类算法DBSCAN的最优组合输入参数；异常状态边界求解模块：用于求解出正常数据样本的相对误差最大值，并作为异常状态边界的判定值；离群电压量测数据判定模块：用于利用最优参数匹配模块提供的最优组合参数作为密度聚类算法DBSCAN的输入条件，分离出明显远离中心区域的点，即分离出状态异常点；电压量测数据异常状态判定模块：利用异常状态边界求解模块提供的异常状态边界完成电压量测数据异常状态判定，实现了快速准确地在线分析电压量测数据的状态，具有识别精度高，速度快、操作性强的技术效果。
技术研发人员：吴杰;苏少春;滕予非;常晓青;张仕民;宋梁;龙呈;李小鹏;冷代军;刘明忠;张泰
受保护的技术使用者：国网四川省电力公司电力科学研究院;国网四川省电力公司检修公司
技术研发日：2018.09.29
技术公布日：2019.02.01