一种采集提醒和生命周期异常数据分析方法技术

本申请公开了一种采集提醒和生命周期异常数据分析方法，涉及电力设备领域，包括：采集电力设备的数据；根据提取的结构化特征和非结构化特征，以及电力设备的物理机理模型，通过映射融合方法获取电力设备的物理特征；构建异常检测模型；利用异常检测模型对采集的电力设备数据进行异常检测；根据异常检测结果，采用贝叶斯网络因果推理图模型构建异常监测量之间的因果关系，得到异常因果关系图；根据异常因果关系图，采用马尔科夫链蒙特卡洛概率推理算法，逐层追溯异常传播路径，获得概率最大的异常原因，作为电力设备的故障原因输出。针对现有技术中电力设备异常原因分析精度低，本申请通过贝叶斯网络因果推理以及马尔科夫蒙特卡洛概率推理等，提高了精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及电力设备全生命周期管控，特别涉及一种采集提醒和生命周期异常数据分析方法。

技术介绍

1、近年来，随着传感器技术、通信技术、大数据技术的快速发展，以及人工智能理论的日益成熟，电力设备异常检测和诊断开始向数据驱动、智能化的方向发展。通过在设备上部署各类传感器，可以采集到海量的设备运行工况数据。通过机器学习算法对数据进行融合建模和智能分析，可以从数据中挖掘出蕴含的退化规律和异常模式，显著提高异常检测的精度和实时性。

2、然而，电力设备异常检测和诊断仍然面临诸多挑战。一方面，海量异构数据给数据处理和计算带来巨大压力，需要高效的数据管理和分析技术；另一方面，异常情况错综复杂，存在相似症状、异常混杂等问题，单纯依靠数据驱动难以准确定位根本原因。因此，现有的数据驱动的异常检测方法在异常原因分析和诊断方面精度不高，往往难以给出可解释、可信的诊断结论，无法为后续的检修决策提供有力支撑。

3、在相关技术中，比如中国专利文献cn117745054a中提供了一种设备异常事件全生命周期管控平台及方法，包括：获取监控信号，根据监控信号激活事件；对激活本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种采集提醒和生命周期异常数据分析方法，包括：

2.根据权利要求1所述的采集提醒和生命周期异常数据分析方法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述的采集提醒和生命周期异常数据分析方法，其特征在于：

4.根据权利要求3所述的采集提醒和生命周期异常数据分析方法，其特征在于：

5.根据权利要求4所述的采集提醒和生命周期异常数据分析方法，其特征在于：

6.根据权利要求4所述的采集提醒和生命周期异常数据分析方法，其特征在于：

7.根据权利要求1至6任一所述的采集提醒和生命周期异常数据分析方法，其特征在于：

8.根...

【技术特征摘要】

1.一种采集提醒和生命周期异常数据分析方法，包括：

2.根据权利要求1所述的采集提醒和生命周期异常数据分析方法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述的采集提醒和生命周期异常数据分析方法，其特征在于：

4.根据权利要求3所述的采集提醒和生命周期异常数据分析方法，其特征在于：

5.根据权利要求4所述的采集提醒和生命周期异常数据分析方法，其特征在于：

6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：王兴明，邓清闯，王文杰，
申请(专利权)人：河南中德智能制造研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：