本发明涉及电网数据异常检测，尤其涉及一种电网负荷交互数据异常检测方法、装置、设备、介质和产品。
背景技术：
1、传统电力系统的电源结构主要依赖于集中式电源和大容量机组，电源侧、电网侧和负荷侧业务的交叉互访能力相对较弱。在负荷侧，电力信息网络在电网负荷侧的接入主体、接入方式比较简单，接入的数量也比较少，不同接入主体与电网业务系统间的交互由传统单向数据采集为主，数据交互内容中电网涉控敏感信息较少。
2、然而，随着生活水平的提高，居民对电力的需求大幅增加。用电量的迅速增长已成为电网高峰负荷乃至尖峰负荷的重要组成部分。此外，随着电力市场的不断发展和智能化技术的广泛应用，传感器技术能够实时采集负荷主体电网负荷数据，使得电力系统的电源结构中对电源侧、电网测和负荷侧业务的交叉互访能力变强，负荷侧接入主体、方式、数量都在变多，不同接入主体与电网业务系统间的交互改变了传统电力网络电力流和信息流单向流动的现状，为负荷主体与电网的双向全面互动提供平台和技术支持。
3、随着新型电力系统建设的逐渐深入，越来越多的负荷主体侧储能装置与分布式可再生能源通过第三方聚合平台加入到电力系统中。这些多源、异构、分布式的资源接入，产生了海量的电网负荷信息交互。尤其在电力物联架构下，配用电系统中广泛接入海量物联网终端使得原有安全边界变得模糊并逐步往终端延伸，攻击者对电力物联系统的网络攻击方式多样化和途径多元化，导致电网负荷信息交互安全风险不断加大。为了保证电力系统的安全稳定运行，需要针对电网负荷交互信息进行实时、安全、高效的异常检测，以及时发现异常数据和异常节点，为新型电力系统的调度控制提供可靠的数据支撑。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供一种电网负荷交互数据异常检测方法、装置、设备、介质和产品，能够实现对电网负荷信息交互的异常数据检测，提高了检测的效率和准确性，从而实现电网负荷信息间安全交互防护能力，有助于提高电力系统的安全性和可靠性。
2、根据本发明的一方面，本发明实施例提供了一种电网负荷交互数据异常检测方法，该方法包括：
3、获取至少两个负荷主体所产生的待检测电网负荷交互数据；
4、对所述待检测电网负荷交互数据进行特征提取得到具有用电模式特征的目标电网负荷交互数据；
5、基于预设稳健主成分分析方法对所述目标电网负荷交互数据进行初始分类得到初始分类结果；其中，所述初始分类结果包括第一用电负荷模式数据集和第二用电负荷模式数据集；
6、根据预设聚类算法分别对所述第一用电负荷模式数据集和所述第二用电负荷模式数据集进行离群值去除，以得到对应的异常检测结果。
7、根据本发明的另一方面，本发明实施例还提供了一种电网负荷交互数据异常检测装置，所述装置，包括：
8、数据获取模块，用于获取至少两个负荷主体所产生的待检测电网负荷交互数据；
9、特征提取模块，用于对所述待检测电网负荷交互数据进行特征提取得到具有用电模式特征的目标电网负荷交互数据；
10、分类模块，用于基于预设稳健主成分分析方法对所述目标电网负荷交互数据进行初始分类得到初始分类结果；其中，所述初始分类结果包括第一用电负荷模式数据集和第二用电负荷模式数据集；
11、检测模块，用于根据预设聚类算法分别对所述第一用电负荷模式数据集和所述第二用电负荷模式数据集进行离群值去除，以得到对应的异常检测结果。
12、根据本发明的另一方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
13、至少一个处理器；以及
14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
15、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的电网负荷交互数据异常检测方法。
16、根据本发明的另一方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的电网负荷交互数据异常检测方法。
17、根据本发明的另一方面，本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本发明任一实施例所述的电网负荷交互数据异常检测方法。
18、本发明的技术效果在于，通过对待检测电网负荷交互数据进行特征提取，并基于预设稳健主成分分析方法对特征提取后的数据进行初始分类，能够有效的得到异常分类，提升主成分提取的准确性和效率，为后续数据处理提供便利；通过预设聚类算法分别对初始分类的结果再进行离群值去除，以得到对应的异常检测结果，以实现对电网负荷信息交互的异常数据检测，提高了检测的效率和准确性，从而实现电网负荷信息间安全交互防护能力，有助于提高电力系统的安全性和可靠性。
19、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种电网负荷交互数据异常检测方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待检测电网负荷交互数据中第n个负荷主体的负荷数据，用公式表示为：an＝{any,y＝1,2,...,y}；其中，any表示第n个负荷主体在第y个月的电网负荷用电模式，y表示为月份数；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标电网负荷交互数据表征为原始特征数据矩阵的形式，所述原始特征数据矩阵表示为yn×p，所述yn×p矩阵中的每一行表示不同负荷主体的电网负荷用电模式，每一列表示同一负荷主体在不同时间段的电网负荷用电模式；其中，n为负荷主体的总数量，p是每个负荷主体对应的用电模式特征的个数；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述仿射空间，用公式表示为：式中，yn×p为原始特征数据矩阵，1n为全是1的向量，是yn×p对应的均值向量的转置，r0表示为负荷主体数，最大值为n，d是一个r0×r0的对角矩阵，u和v为正交矩阵；
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设异常指标公式表示为：式中，yi表示为第i个数据点，i＝1,2,...,n；v表示为随机两个数据点的方向的非零向量，amcd和smcd分别表示为所述第一分解矩阵中各数据点对应的均值和标准差，分别表征为表示位置参数和尺度估计参数；
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用预设最小协方差行列式方法以稳健所述仿射子空间得到稳健主成分矩阵，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述一致性因子，用公式表示为：其中，表示为h个子集的所述第二均值矩阵和所述第二协方差矩阵的马氏距离的平方，表示为h个子集中任一一个子集的马氏距离平方；表示为在k个主成分中的第行向量的内积；h是子集数；n是数据点的总数量；令第i个经过一致性因子相乘后的马氏距离的计算公式表示为：i＝1,2,...,n，将为权重因子；
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述稳健主成分矩阵确定第一分界值和第二分界值，包括：
9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一分界值和所述第二分界值将所述待检测电网负荷交互数据分为第一用电负荷模式数据集和第二用电负荷模式数据集，包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设聚类算法分别对所述第一用电负荷模式数据集和所述第二用电负荷模式数据集进行离群值去除，得到异常检测结果，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述依据所述比对结果选取所述初始聚类中心ci对应的阈值，包括：
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述针对所述k个最优聚类中心所对应的每个簇，分别计算每个簇中所包含数据点分别对应的离群因子，包括：
13.一种电网负荷交互数据异常检测装置，其特征在于，所述装置，包括：
14.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
15.一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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-12任一所述的电网负荷交互数据异常检测方法。
16.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-12任一所述的电网负荷交互数据异常检测方法。
