基于主元分析算法的电费抄核收数据异常诊断方法

由于现有的方法没有考虑到抄收电费数据的去噪问题，导致抄收电费数据异常诊断的准确性降低，诊断延迟增加。为此，提出了一种基于主元分析算法的电费读取和接收数据异常诊断方法。采集的电费数据作为研究样本数据，通过小波变换进行去噪和预处理。在此基础上，利用相关系数矩阵求解数据主成分，确定数据贡献率的主成分个数。同时，利用主成分分析表达式建立了数据异常诊断模型，并通过该模型实现了电费读取和采集的数据异常诊断。实验结果表明，通过对数据进行去噪处理，该方法有效地提高了异常诊断结果的准确性，显著减少了诊断延迟。