一种基于电流数据自动分类的报警方法及报警系统技术方案

本发明专利技术涉及设备预警技术领域，具体涉及一种基于电流数据自动分类的报警方法及报警系统。该方法包括提取原始电流数据，统计每天的电流和，并设置每天的电流阈值和电流和的阈值；统计预设周期内低于阈值的天数，根据低于阈值的天数对一个周期内企业数据自动分类，其中，自动分类的类型包括连续型企业、不规则型企业以及问题型企业；根据一个周期内企业数据自动分类的类型触发报警机制进行提示、提醒或报警操作。通过对周期内每日的电流数据进行分析，计算每天的电流和，统计周期内低于阈值天数以及周期内异常工作天数进行自动划分，并在不同的自动分类类型下进行提示、提醒以及报警操作，便于基于电流数据自动分类的报警。便于基于电流数据自动分类的报警。便于基于电流数据自动分类的报警。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电流数据自动分类的报警方法及报警系统


[0001]本专利技术涉及设备预警
，尤其涉及一种基于电流数据自动分类的报警方法及报警系统。

技术介绍

[0002]在企业与银行之间进行银行征信管理时，需要对预安装数据管理，通过对预安装数据管理实现企业与银行之间的协调，设备预安装、安装及调试维护后，还需要依据企业分类对通信故障报警或设备故障预警。
[0003]而目前缺乏相对应的预警模型对企业自动分类及报警，无法针对众多的不同类型的企业实现动态监督及报警，从而不能够及时的针对可能存在风险的企业规划相应的分类方案以提高对存在风险的企业进行报警或监管，以确保各类企业能够高效、快捷、及时的监管。

技术实现思路

[0004]为解决目前缺乏相对应的预警模型对企业自动分类及报警的问题，本专利技术提供了一种基于电流数据自动分类的报警方法及报警系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例提供了如下的技术方案：第一方面，在本专利技术提供的一个实施例中，提供了一种基于电流数据自动分类的报警方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电流数据自动分类的报警方法，其特征在于，该方法包括：提取原始电流数据，统计每天的电流和，并设置每天的电流阈值和电流和的阈值；统计预设周期内低于阈值的天数，根据低于阈值的天数对一个周期内企业数据自动分类，其中，自动分类的类型包括连续型企业、不规则型企业以及问题型企业；根据一个周期内企业数据自动分类的类型触发报警机制进行提示、提醒或报警操作。2.如权利要求1所述的基于电流数据自动分类的报警方法，其特征在于，所述设置每天的电流阈值，包括以下步骤：获取监控的企业数据中的电流数据，计算单日电流和；将监控以来的电流和最大值减最小值除以最大值，获得差值比；其中，所述每天的电流阈值为监控以来单日电流和的平均值加上最大值减去最小值的十五分之一。3.如权利要求2所述的基于电流数据自动分类的报警方法，其特征在于，将每天采集的电流大于阈值8次视为正常工作的一天是，每一个周期统计不正常工作的天数，并记为A。4.如权利要求3所述的基于电流数据自动分类的报警方法，其特征在于，设置电流和的阈值为：计算数据统计以来的所有电流和的最大值与最小值之差再除以最大值；其中，所述电流和的阈值设置时，差值比在0.5到1之间时，电流和的阈值设置为最小值加上最大值减去最小值的十五分之一；差值比在0.2到0.5之间时，电流和的阈值设置为最小值加上最大值减去最小值的三十分之一；差值比在0到0.2之间时，电流和的阈值设置为最小值。5.如权利要求4所述的基于电流数据自动分类的报警方法，其特征在于，每一个周期统计低于阈值的天数，并记为B。6.如权利要求5所述的基于电流数据自动分类的报警方法，其特征在于，所述根据低于阈值的天数对一个周期内企业数据自动分类，以30天为对一个周期，包括：每个周期内异常工作天数A在0
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8天，同时每个周期内低于阈值天数B在0
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8天时，为连续型企业；每个周期内异常工作天数A在0
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8天，同时每个周期内低于阈值天数B在8
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15天，或者，每个周期内异常工作天数A在8
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15天，同时每个周期内低于阈值天数B在0
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15天时，为不规则型企业；每个周期内异常工作天数A或每个周期内低于阈值天数B大于20天时，为...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘彦科，杨洋，李小军，薛琳，冯璜浩澜，徐超，张旭忠，
申请(专利权)人：常州企业征信服务有限公司，
类型：发明
国别省市：