Power system abnormal data identification method

本发明涉及一种电力系统异常数据辨识方法，包括将电力系统正常数据作为训练样本，训练神经网络；将待检测数据输入训练后的神经网络，获得残差序列；基于仿射传播聚类算法对残差训练进行聚类；根据各个类别的特征和类内距离进行异常数据判断。本发明利用混沌粒子群算法来进行神经网络训练，同时采用仿射传播聚类算法来实现数据聚类，能够显著降低计算量，同时不依赖采样分布，有效地提高了电力系统异常数据辨识的准确性