基于SVD动态网格LOF边界滤波的储能系统边缘侧电池异常检测方法

本文提出一种基于奇异值分解（SVD）和动态网格划分的局部离群因子（LOF）边界点滤波方法，通过边缘侧计算实现储能电池簇的高效异常检测。该方法在保持检测精度的同时显著提升计算效率，为云边端架构下储能系统的安全管控提供了创新性解决方案。

　　

亮点

基于SVD的降维策略

LOF（Local Outlier Factor）算法是一种基于密度的经典异常检测方法，它通过比较数据点与其邻域样本的局部可达密度差异来评估每个样本的“异常程度”[27]。该方法通过计算所有数据点的LOF值并按降序排序，返回前k个数据对象作为异常值。然而在实际应用场景中，异常值往往只占整体数据的一小部分，而传统LOF算法需要对所有数据点进行密度计算，导致其时间复杂度高达O(n²)，严重限制了该方法在计算资源受限的边缘设备上的应用。

针对该问题，本文提出一种基于奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）的降维策略。该策略通过矩阵分解技术将高维电池电压数据投影到低维空间，在保留主要特征的同时显著减少后续计算的数据量。特别地，为适配边缘设备的算力特性，我们采用幂迭代法（Power Iteration）进行近似SVD计算，在保证精度的同时进一步降低计算复杂度。

动态网格划分与边界点筛选

为进一步优化LOF算法的计算效率，本文创新性地引入动态网格划分机制。该方法根据数据分布特征自适应地划分网格单元，仅对位于网格边界的样本点进行精细的LOF计算，从而避免对大量正常数据点进行冗余计算。通过SVD降维与动态网格筛选的双重优化，算法在维持检测灵敏度的同时将计算复杂度降低至可接受范围，完美适配边缘嵌入式平台的资源约束。

实验与结果分析

算法伪代码如算法1所示。

算法1 SGLOF

在实证性能评估前，需先对提出算法进行时间复杂度分析。该算法包含三个阶段：第一阶段在嵌入式系统中使用幂迭代法进行近似降维，其时间复杂度为O(mND)，其中m为主成分数量，N为电池数量，D为时间序列维度；第二阶段动态网格划分的时间复杂度为O(NlogN)；第三阶段边界点LOF计算的时间复杂度为O(B²)，其中B为边界点数量且B<<>²)。

结论

本文提出的基于SVD动态网格降维的LOF边界检测方法，专为嵌入式边缘平台上的储能电池包异常检测而设计。理论分析表明，该方法相比传统LOF算法具有显著更低的时间复杂度。在PC平台上进行的实验进一步证实，其准确率优于其他常见机器学习方法。最终，该算法在嵌入式平台上的实测验证了其实际部署的可行性与高效性。