基于人工智能的电力智能分析方法技术

本发明专利技术涉及电测试分析技术领域，具体涉及基于人工智能的电力智能分析方法。该方法首先获取不同时间段的不同维度的电力数据；分别对不同维度的电力数据进行筛选，得到不同维度的电力筛选数据；分析获取得到每个过渡时间段下不同维度的时间关联性，从电力筛选数据中筛选出时间关联数据；分析不同维度的时间关联数据之间的关联情况得到维度关联性，从时间关联数据中筛选出可容忍数据；结合时间关联性和维度关联性，得到可容忍度；对于可容忍数据，根据可容忍度的大小，确定异常监测时树的数量；基于树的数量，利用孤立森林检测算法对电力数据进行检测。本发明专利技术消除在电力智能分析过程中的伪异常检测结果，提高电力数据智能分析的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电测试分析，具体涉及基于人工智能的电力智能分析方法。

技术介绍

1、基于人工智能的电力智能分析方法利用数据分析技术，对电力系统中的数据进行智能化处理和分析，以提高电力系统的效率、可靠性和可持续性。其中，电力数据的异常影响着电力设备的可靠性、安全性及经济成本等诸多因素。为了起到及时检测电力数据异常的目的，使用孤立森林算法获取异常数据，并计算相关异常得分，根据得分判断数据的异常程度，进而根据异常程度进行一系列防范措施。

2、目前常见的对电力系统中的数据进行分析的方法为，使用孤立森林检测不同时间段电力数据的异常值，进而判断异常程度。在这个过程中，会因为不同时间段的电力消耗自身就会存在差异性，进而导致在不同时间段使用同种数量的树检测时，得到的异常值会产生伪异常，即此时间段的异常是正常情况下电力数据的波动范围，但经过同种数量的树进行检测后，结果显示为异常，造成误判。

技术实现思路

1、为了解决使用传统孤立森林检测方法判断电力数据的异常值时，由于存在伪异常，会存在误判的技术问题，本专利技术的目的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的电力智能分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电力智能分析方法，其特征在于，所述根据不同维度的电力数据之间的波动相关程度，分别对不同维度的电力数据进行筛选，得到不同维度的电力筛选数据，包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电力智能分析方法，其特征在于，所述维度特征条件为：拟合每个维度的电力数据，得到每个维度对应的电力拟合曲线，第一维度特征条件为电力拟合曲线上电力数据对应的一阶导数为0，二阶倒数大于0；第二维度特征条件为电力拟合曲线上电力数据对应的一阶导数属于第一预设范围内；第二维度特征条件为...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的电力智能分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电力智能分析方法，其特征在于，所述根据不同维度的电力数据之间的波动相关程度，分别对不同维度的电力数据进行筛选，得到不同维度的电力筛选数据，包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的电力智能分析方法，其特征在于，所述维度特征条件为：拟合每个维度的电力数据，得到每个维度对应的电力拟合曲线，第一维度特征条件为电力拟合曲线上电力数据对应的一阶导数为0，二阶倒数大于0；第二维度特征条件为电力拟合曲线上电力数据对应的一阶导数属于第一预设范围内；第二维度特征条件为电力拟合曲线上电力数据对应的一阶导数属于第二预设范围内；第三维度特征条件为电力拟合曲线上电力数据对应的一阶导数属于第三预设范围内，以此类推，得到多个维度特征条件；其中，每个预设范围的范围大小相同，且最后一个范围的右侧端点为电力拟合曲线上电力数据的最大切线斜率。

4.根据权利要求2所述的基于人工智能的电力智能分析方法，其特征在于，所述皮...

【专利技术属性】
技术研发人员：张冠昌，门国维，张志飞，姚宇青，
申请(专利权)人：山西思极科技有限公司，
类型：发明
国别省市：