【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及异常检测，特别是涉及一种变电站机器人巡检数据异常检测修复方法、系统及设备。
技术介绍
1、机器人巡检是目前变电站常用的及时排查变电设备故障、找出潜在安全隐患的重要手段。然而，变电设备的机器人巡检数据在采集、传输和存储的过程中，易受到传感器故障、校准、更换以及电磁干扰等多种因素的影响，而不可避免地产生不同于常规数据的异常数据。根据异常数据的来源，可将其分为两类：1)有效异常数据，主要表现为由于变电设备运行状态发生变化、遭受各类故障或缺陷而引起的巡检数据量测值的异常变化；2)无效异常数据，主要表现为由于传感器故障、信号干扰等因素引起的巡检参数量测值明显偏离正常数据变化范围。前者含有反映变电设备故障的重要信息，是进行故障诊断的依据，而后者则会干扰故障诊断，并可能导致错误的故障诊断结果。因此，准确区分这两类异常数据，并对无效异常数据进行有效修复是开展变电站机器人巡检数据异常检测修复的核心任务。
2、现有研究更多是以变电设备的在线监测数据为对象，结合监测参数阈值或同一在线监测参数在不同采样时刻下的时间相关性来检测和修复异...
【技术保护点】
1.一种变电站机器人巡检数据异常检测修复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的变电站机器人巡检数据异常检测修复方法，其特征在于，所述获取变电站机器人巡检数据并进行归一化处理，得到归一化巡检数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的变电站机器人巡检数据异常检测修复方法，其特征在于，所述基于归一化巡检数据采用灰色马尔可夫模型求得趋势预测值，具体包括：
4.根据权利要求3所述的变电站机器人巡检数据异常检测修复方法，其特征在于，所述基于归一化巡检数据采用多元线性回归模型求得回归预测值，具体包括：
5.根据权利要求4所...
【技术特征摘要】
1.一种变电站机器人巡检数据异常检测修复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的变电站机器人巡检数据异常检测修复方法，其特征在于，所述获取变电站机器人巡检数据并进行归一化处理，得到归一化巡检数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的变电站机器人巡检数据异常检测修复方法，其特征在于，所述基于归一化巡检数据采用灰色马尔可夫模型求得趋势预测值，具体包括：
4.根据权利要求3所述的变电站机器人巡检数据异常检测修复方法，其特征在于，所述基于归一化巡检数据采用多元线性回归模型求得回归预测值，具体包括：
5.根据权利要求4所述的变电站机器人巡检数据异常检测修复方法，其特征在于，所述根据趋势预测值和回归预测值构建异常检测向量，具体包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：谷梦瑶，戴之希，吴海腾，赵奇，杨克己，章学杰，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：
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