基于发电量的异常分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了一种基于发电量的异常分析方法及系统，用于提高企业的发电量异常检测的准确率。方法包括：根据煤量消耗数据生成煤量消耗分布曲线，以及根据发电量转化数据生成发电量转化分布曲线；分别对煤量消耗分布曲线和发电量转化分布曲线进行特征提取，得到多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点，并根据多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点构建目标特征点集；对目标特征点集进行编码映射，得到目标编码特征，并将目标编码特征输入预置的发热量异常分析模型进行设备异常发热检测，得到设备异常发热检测结果；根据设备异常发热检测结果生成标准发热量数据对应的目标异常设备以及发热异常原因。量数据对应的目标异常设备以及发热异常原因。量数据对应的目标异常设备以及发热异常原因。

【技术实现步骤摘要】
基于发电量的异常分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于发电量的异常分析方法及系统。

技术介绍

[0002]企业的发热量是评价一个企业发电是否正常的重要指标，发电作为现代工业生产的基础设施之一，对于一个国家或企业来说都非常重要。因此，如何有效地识别发电设备的问题并快速地采取相应的措施进行处理，已经成为一个需要重点关注的问题。通过分析和建立模型能够明确各种发电参数之间的联系，进而提出一个判断指标，以便对异常进行快速的判断和识别，从而能够及时地消除设备故障或改善设备运行状况，保证发电设备正常运转。
[0003]但是，现有方案还存在以下不足之处，主要是由于设备工作环境的复杂性，数据的异常情况不能被精确地捕捉和正确地分析，即现有方案的准确率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于发电量的异常分析方法及系统，用于提高企业的发电量异常检测的准确率。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种基于发电量的异常分析方法，所述基于发电量的异常分析方法包括：获取目标企业的初始发热量数据，以及对所述初始发热量数据进行数据标准化处理，得到标准发热量数据；分别提取所述标准发热量数据中的煤量消耗数据和发电量转化数据，并根据所述煤量消耗数据生成煤量消耗分布曲线，以及根据所述发电量转化数据生成发电量转化分布曲线；分别对所述煤量消耗分布曲线和所述发电量转化分布曲线进行特征提取，得到多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点，并根据所述多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点构建目标特征点集；对所述目标特征点集进行编码映射，得到目标编码特征，并将所述目标编码特征输入预置的发热量异常分析模型进行设备异常发热检测，得到设备异常发热检测结果；根据所述设备异常发热检测结果生成所述标准发热量数据对应的目标异常设备以及发热异常原因，并根据所述目标异常设备以及发热异常原因生成异常设备处理工单。
[0006]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第一实施方式中，所述获取目标企业的初始发热量数据，以及对所述初始发热量数据进行数据标准化处理，得到标准发热量数据，包括：获取待处理的企业设备异常分析请求，并根据所述企业设备异常分析请求确定对应的目标企业；提取所述目标企业的企业信息，并根据所述企业信息从发热量监测系统中获取所
述目标企业的初始发热量数据；对所述初始发热量数据进行数据标准化处理，得到标准发热量数据。
[0007]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第二实施方式中，所述分别提取所述标准发热量数据中的煤量消耗数据和发电量转化数据，并根据所述煤量消耗数据生成煤量消耗分布曲线，以及根据所述发电量转化数据生成发电量转化分布曲线，包括：获取所述标准发热量数据对应的第一数据标识和第二数据标识；根据所述第一数据标识获取所述标准发热量数据中的煤量消耗数据，并根据所述第二数据标识获取所述标准发热量数据中的发电量转化数据；根据预置的第一曲线拟合函数生成所述煤量消耗数据对应的煤量消耗分布曲线；根据预置的第二曲线拟合函数生成所述发电量转化数据对应的发电量转化分布曲线。
[0008]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第三实施方式中，所述分别对所述煤量消耗分布曲线和所述发电量转化分布曲线进行特征提取，得到多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点，并根据所述多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点构建目标特征点集，包括：提取所述煤量消耗分布曲线中的多个第一初始特征点，以及提取所述发电量转化分布曲线中的多个第二初始特征点；计算所述煤量消耗分布曲线的第一标准偏差，以及计算所述发电量转化分布曲线的第二标准偏差；对所述多个第一初始特征点和所述第一标准偏差进行比较，得到多个第一比较结果，并根据所述多个第一比较结果生成多个煤量曲线特征点；对所述多个第二初始特征点和所述第二标准偏差进行比较，得到多个第二比较结果，并根据所述多个第二比较结果生成多个发电量曲线特征点；根据所述多个煤量曲线特征点和所述多个发电量曲线特征点构建目标特征点集。
[0009]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第四实施方式中，所述对所述目标特征点集进行编码映射，得到目标编码特征，并将所述目标编码特征输入预置的发热量异常分析模型进行设备异常发热检测，得到设备异常发热检测结果，包括：根据预设的编码映射规则获取所述目标特征点集对应的目标映射关系；根据所述目标映射关系对所述目标特征点集进行编码映射，得到目标编码特征；将所述目标编码特征输入预置的发热量异常分析模型，通过所述发热量异常分析模型计算所述目标编码特征对应的目标概率值；根据所述目标概率值生成设备异常发热检测结果。
[0010]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第五实施方式中，所述根据所述设备异常发热检测结果生成所述标准发热量数据对应的目标异常设备以及发热异常原因，并根据所述目标异常设备以及发热异常原因生成异常设备处理工单，包括：根据所述设备异常发热检测结果匹配对应的目标异常设备以及发热异常原因；对所述目标异常设备以及发热异常原因进行异常信息处理，得到异常设备处理工单；将所述异常设备处理工单下发至目标维护人员。
[0011]本专利技术第二方面提供了一种基于发电量的异常分析系统，所述基于发电量的异常分析系统包括：获取模块，用于获取目标企业的初始发热量数据，以及对所述初始发热量数据进行数据标准化处理，得到标准发热量数据；提取模块，用于分别提取所述标准发热量数据中的煤量消耗数据和发电量转化数据，并根据所述煤量消耗数据生成煤量消耗分布曲线，以及根据所述发电量转化数据生成发电量转化分布曲线；构建模块，用于分别对所述煤量消耗分布曲线和所述发电量转化分布曲线进行特征提取，得到多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点，并根据所述多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点构建目标特征点集；检测模块，用于对所述目标特征点集进行编码映射，得到目标编码特征，并将所述目标编码特征输入预置的发热量异常分析模型进行设备异常发热检测，得到设备异常发热检测结果；生成模块，用于根据所述设备异常发热检测结果生成所述标准发热量数据对应的目标异常设备以及发热异常原因，并根据所述目标异常设备以及发热异常原因生成异常设备处理工单。
[0012]本专利技术第三方面提供了一种基于发电量的异常分析设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于发电量的异常分析设备执行上述的基于发电量的异常分析方法。
[0013]本专利技术的第四方面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中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于发电量的异常分析方法。
[0014]本专利技术提供的技术方案中，根据煤量消耗数据生成煤量消耗分布曲线，以及根据发电量转化数据生成发电量转化分布曲线；分别对煤量消耗分布曲线和发电量转化分布曲线进行特征提取，得到多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点，并根据多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点构建目标特征点集；对目标特征点集进行编码映射，得到目标编码特征，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于发电量的异常分析方法，其特征在于，所述基于发电量的异常分析方法包括：获取目标企业的初始发热量数据，以及对所述初始发热量数据进行数据标准化处理，得到标准发热量数据；分别提取所述标准发热量数据中的煤量消耗数据和发电量转化数据，并根据所述煤量消耗数据生成煤量消耗分布曲线，以及根据所述发电量转化数据生成发电量转化分布曲线；分别对所述煤量消耗分布曲线和所述发电量转化分布曲线进行特征提取，得到多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点，并根据所述多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点构建目标特征点集；对所述目标特征点集进行编码映射，得到目标编码特征，并将所述目标编码特征输入预置的发热量异常分析模型进行设备异常发热检测，得到设备异常发热检测结果；根据所述设备异常发热检测结果生成所述标准发热量数据对应的目标异常设备以及发热异常原因，并根据所述目标异常设备以及发热异常原因生成异常设备处理工单。2.根据权利要求1所述的基于发电量的异常分析方法，其特征在于，所述获取目标企业的初始发热量数据，以及对所述初始发热量数据进行数据标准化处理，得到标准发热量数据，包括：获取待处理的企业设备异常分析请求，并根据所述企业设备异常分析请求确定对应的目标企业；提取所述目标企业的企业信息，并根据所述企业信息从发热量监测系统中获取所述目标企业的初始发热量数据；对所述初始发热量数据进行数据标准化处理，得到标准发热量数据。3.根据权利要求1所述的基于发电量的异常分析方法，其特征在于，所述分别提取所述标准发热量数据中的煤量消耗数据和发电量转化数据，并根据所述煤量消耗数据生成煤量消耗分布曲线，以及根据所述发电量转化数据生成发电量转化分布曲线，包括：获取所述标准发热量数据对应的第一数据标识和第二数据标识；根据所述第一数据标识获取所述标准发热量数据中的煤量消耗数据，并根据所述第二数据标识获取所述标准发热量数据中的发电量转化数据；根据预置的第一曲线拟合函数生成所述煤量消耗数据对应的煤量消耗分布曲线；根据预置的第二曲线拟合函数生成所述发电量转化数据对应的发电量转化分布曲线。4.根据权利要求1所述的基于发电量的异常分析方法，其特征在于，所述分别对所述煤量消耗分布曲线和所述发电量转化分布曲线进行特征提取，得到多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点，并根据所述多个煤量曲线特征点和多个发电量曲线特征点构建目标特征点集，包括：提取所述煤量消耗分布曲线中的多个第一初始特征点，以及提取所述发电量转化分布曲线中的多个第二初始特征点；计算所述煤量消耗分布曲线的第一标准偏差，以及计算所述发电量转化分布曲线的第二标准偏差；对所述多个第一初始特征点和所述第一标准偏差进行比较，得到多个第一比较结果，
并根据所述多个第一比较结果生成多个煤量曲线特征点；对所述多个第二初始特征点和所述第二标准偏差进行比较，得到多个第二比较结果，并根据所述多个第二比较结果生成多个发电量曲线特征点；根据所述多个煤量曲线特征点和所述多个发电量曲线特征点构建目标特征点集。5.根据权利要求1所述的基于发电量的异常分析方法，其特征在于，所述对所述目标特征点集...

【专利技术属性】
技术研发人员：江梁斌，朱永军，吴秋林，罗亮，王瑞雪，胡世聪，胡亮，芦文青，姚琳，司伟伟，李开发，李晓婷，伍凯强，朱帅，蔡建威，刘伟芳，夏俊，杜缘生，吉志强，史博，刘思敏，甘双源，李林，邹游，雷松山，汤炀子，陆思毅，
申请(专利权)人：深圳博沃智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：