【技术实现步骤摘要】
设备电流异常检测方法及系统
[0001]本申请涉及设备安全
，尤其涉及一种设备电流异常检测方法及系统。
技术介绍
[0002]随着因特网及其相关应用产业的发展，越来越多的配套物理设备被投入使用。而这些物理设备能够正常运转的前提之一，就是供电正常。检测设备电流异常，也是日常运维管理中的一项重要工作。
[0003]现有的电流异常检测中，是通过设定电流最大阈值来检测电流是否正常，当电流值超过设定的阈值时，会进行电流异常告警。如果设定一个电流最大阈值，则无法精确检测每台设备的设备电流异常；如果每台设备的设备都手动设置不同的阈值，当设备众多时，人工设定和维护将是一个繁重的工作。
[0004]如何解决现有设备电流检测存在的缺陷，是目前所要解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]本申请实施例的目的是提供一种设备电流异常检测方法及系统。
[0006]第一方面，提供了一种设备电流异常检测方法，包括：
[0007]从目标设备的历史时序电流数据中采集用于设计分类算法的时序电流数据；>[0008]基于所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种设备电流异常检测方法，其特征在于，包括：从目标设备的历史时序电流数据中采集用于设计分类算法的时序电流数据；基于所述用于设计分类算法的时序电流数据的统计分析结果，确定与所述用于设计分类算法的时序电流数据所匹配的连续分布类型；从所述目标设备的历史时序电流数据中采集用于训练的时序电流数据，并基于所述匹配的连续分布类型对用于训练的时序电流数据进行数据预处理以得到处理后的时序电流数据；基于处理后的时序电流数据和所述匹配的连续分布类型对应的分类算法，训练异常检测分类模型，所述异常检测分类模型用于检测所述目标设备的电流是否异常；基于训练后的异常检测分类模型，以及所述目标设备在生产环境的实时电流数据，对所述目标设备进行异常检测。2.如权利要求1所述的设备电流异常检测方法，其特征在于，基于所述匹配的连续分布类型对用于训练的时序电流数据进行数据预处理以得到处理后的时序电流数据，包括：根据所述用于训练的时序电流数据的平均电流分布和理论分位数，确定所述用于训练的时序电流数据的分布密度图和采样分位数图；根据所述分布密度图和采样分位数图，确定所述用于训练的时序电流数据是否符合所述连续分布类型；如果不符合所述连续分布类型，则基于所述连续分布类型对应的数据变换方法对所述用于训练的时序电流数据进行数据变换，得到处理后的时序电流数据。3.如权利要求1所述的设备电流异常检测方法，其特征在于，所述目标设备连接有第一供电线路和第二供电线路，所述目标设备的历史时序电流数据包括所述第一供电线路的第一路历史时序电流数据和所述第二供电线路的第二路历史时序电流数据；从所述目标设备的历史时序电流数据中采集用于训练的时序电流数据，包括：从所述目标设备的第一路历史时序电流数据中采集用于训练的第一路时序电流数据，从所述目标设备的第二路历史时序电流数据中采集用于训练的第二路时序电流数据；基于所述匹配的连续分布类型对用于训练的时序电流数据进行数据预处理以得到处理后的时序电流数据，包括：根据所述用于训练的第一路时序电流数据和所述用于训练的第二路时序电流数据的平均电流差分布和理论分位数，确定所述用于训练的第一路时序电流数据和所述用于训练的第二路时序电流数据的分布密度图和采样分位数图；根据所述分布密度图和采样分位数图，确定所述用于训练的第一路时序电流数据和所述用于训练的第二路时序电流数据是否符合所述连续分布类型；如果不符合所述连续分布类型，则基于所述连续分布类型对应的数据变换方法对所述用于训练的第一路时序电流数据和所述用于训练的第二路时序电流数据进行数据变换，得到处理后的时序电流数据。4.如权利要求3所述的设备电流异常检测方法，其特征在于，在根据所述分布密度图和采样分位数图，确定所述用于训练的第一路时序电流数据和所述用于训练的第二路时序电流数据是否符合所述连续分布类型之前，所述方法还包括：对所述平均电流差分布和理论分位数进行数据可视化展示，以展示所述用于训练的第
一路时序电流数据和所述用于训练的第二路时序电流数据的分布密度图和采样分位数图。5.如权利要求1所述的设备电流异常检测方法，其特征在于，基于处理后的时序电流数据和所述匹配的连续分布类型对应的分类算法，训练异常检测分类模型，包括：设置滑动时间窗口，并依次计算所述处理后的时序电流数据在所述滑动时间窗口内基于所述匹配的连续分布类型对应的分类算法的均值和方差；根据所述均值、方差和预设置信区间评估多个滑...
【专利技术属性】
技术研发人员：阎伟，吴国桥，任为，张景武，王振，周浩，何燕萍，朱威，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司上海光华冠群软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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