【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据检测领域，并且更具体地，涉及一种电气设备运行状态智能检测方法。
技术介绍
1、常用的电气设备包括发电机、变压器、电力线路以及断路器等在电力系统中让电力系统正常运行、电力正常输送的设备。根据功能、结构和生产材料等不同，不同种电气设备的使用环境要求不同，所述使用环境包括低气压环境、低温环境、专用供电电源等，例如，耐低温电缆、混合气体断路器等由于材料或保护套的原因，能够在低气压环境、低温环境中使用。
2、而在电气设备工作期间，通常会使用监控软件实施监测和显示环境参数，当参数出现异常时，发出声、光报警信息，提示异常信息来源，并在必要时可以采取分级分层保护措施。
3、基于马尔可夫聚类算法在识别异常数据的过程中，由于马尔可夫算法本身需要进行迭代操作以拉伸不同数据点之间的差异，但部分异常数据与正常数据的转移概率较小，在经过迭代后会丢失部分重叠簇，进而对异常识别产生干扰。同时数据的异常变化具有随机性，且当任意维度数据产生异常变化时，很可能带动其他维度数据包括电气设备自身运行状态发生变化，因此，仅根据频数无法准确判断...
【技术保护点】
1.一种电气设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种电气设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述基于所述监测数据在所述第一维度的第一数据点集合和所述监测数据在各个第二维度分别对应的第二数据点集合，确定所述第一维度产生协同变化的相关性，包括：
3.根据权利要求1所述的一种电气设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述基于所述目标数据点和所述第一数据点集合，确定所述目标数据点为异常值的可能性系数，包括：
4.根据权利要求1所述的一种电气设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述基于所述变化协同...
【技术特征摘要】
1.一种电气设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种电气设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述基于所述监测数据在所述第一维度的第一数据点集合和所述监测数据在各个第二维度分别对应的第二数据点集合，确定所述第一维度产生协同变化的相关性，包括：
3.根据权利要求1所述的一种电气设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述基于所述目标数据点和所述第一数据点集合，确定所述目标数据点为异常值的可能性系数，包括：
4.根据权利要求1所述的一种电气设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述基于所述变化协同程度和所述监测数据的出现概率，确定所述监测数据中各数据点的表现异常可能性，包括：
5.根据权利要求4所述的一种电气设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述基于所述变化协同程度和所述监...
【专利技术属性】
技术研发人员：章文武，范永锋，谢刚，李昆苗，谢东力，孙永亮，陈伟，陶景明，黄鑫，吴迪，孙滨，
申请(专利权)人：大连东启智能科技有限公司，
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。