【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电数字数据处理，特别是涉及一种电力设备运行时间的统计方法、装置及计算机存储介质。
技术介绍
1、随着现代化设备仪器的广泛应用,各类设备仪器被广泛应用于工业生产、科学研究等领域，如何准确获取设备的有效负载运行工作时间对于设备管理和维护极为重要。对电力设备的运行状态评估，既是评估电力设备的利用效率及合理调度，也是进行设备检修保养和寿命预测的基础数据之一。然而，传统的依赖手工记录的统计方式往往效率低下，人工记录不仅工作量大、效率低，且无法全天候地持续进行，极易产生统计误差。这就难以满足对电力设备大规模利用监测的需求，也无法满足精确监控大量电力设备的需求和后期的分析统计，因此，传统人工记录设备以开关状态来统计工作时间的方法存在明显缺陷。
2、现有的采用单一参数进行工作状态判断的方法由于工作参数可能变化幅度大，并且不同类型电力设备的最适阈值存在差异,难以统一判断标准，并且难以找到合适地作为判断依据的参数，比如电力设备在空载、过载、故障状态等时，电压、功率等其他参数也是重要的判断依据，所以基于单参数的判断结果较易受干扰，准...
【技术保护点】
1.一种电力设备运行时间的统计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力设备运行时间的统计方法，其特征在于，包括步骤5、持续采集设备运行参数，构建设备状态时间序列并预处理，采用滑动窗口机制对设备状态时间序列中流数据进行截断，周期性地使用截取的数据对所述状态预测模型进行增量训练，进入所述步骤3由所述增量训练后的状态预测模型进行设备工作状态预测。
3.根据权利要求1所述的电力设备运行时间的统计方法，其特征在于，所述集成算法为Stacked Generalization集成、Voting集成、Bagging集成和Boosting集
...【技术特征摘要】
1.一种电力设备运行时间的统计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力设备运行时间的统计方法，其特征在于，包括步骤5、持续采集设备运行参数，构建设备状态时间序列并预处理，采用滑动窗口机制对设备状态时间序列中流数据进行截断，周期性地使用截取的数据对所述状态预测模型进行增量训练，进入所述步骤3由所述增量训练后的状态预测模型进行设备工作状态预测。
3.根据权利要求1所述的电力设备运行时间的统计方法，其特征在于，所述集成算法为stacked generalization集成、voting集成、bagging集成和boosting集成中的一种。
4.根据权利要求1所述的电力设备运行时间的统计方法，其特征在于，所述预处理包括清洗、去噪、序列化和时间戳标注。
5.根据权利要求1所述的电力设备运行时间的统计方法，其特征在于，所述设备运行参数包括电压参数、电流参数、功率参数、频率参数、温度参数和振动参数，所述功率参数包括有功功率、无功功率和功率因素，所述频率参数为电网频率，所述振动参数为机械振动加速度。
6.一种电...
【专利技术属性】
技术研发人员：先晓兵，张尔喜，尹伟，陈凤，孙高飞，应文豪，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。