[发明专利]采用大数据检测电力机房故障的方法

权利要求书

1.采用大数据检测电力机房故障的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：利用网络大数据库中的数据建立特征数据库，该特征数据库中包括n个类型的异常状态集和1个正常状态集；

步骤二：采集机房待判断位置的图片、并提取该图片的特征作为检测集，再复制n个相同的检测集，共获得n+1个检测集；

步骤三：将n+1个检测集分别与特征数据库中的n+1个状态集一一对应，将相对应的检测集与状态集作为一个对照组、计算每个对照组中检测集与状态集的相似度，获得n+1个相似度结果；

步骤四：判断n+1个相似度结果中最大值是否大于80％，是则执行步骤五，否则执行步骤六；

步骤五：将相似度最大值所对应的对照组作为结果组，将结果组中状态集的状态作为机房状态，当该机房状态为异常状态时，向机房控制中心发送紧急报警信号、同时将机房状态也发送给机房控制中心；

步骤六：判断n+1个相似度结果中最大值是否大于50％，是则执行步骤七，否则执行步骤八；

步骤七：将相似度最大值所对应的对照组作为结果组，将结果组中状态集的状态作为机房状态，当该机房状态为异常状态时，向机房控制中心发送存在隐患信号、同时将机房状态也发送给机房控制中心；

步骤八：向机房控制中心发送异常求助信号、同时将步骤二获得的图片发送至机房控制中心，由技术人员根据图片判断机房状态，然后执行步骤九；

步骤九：判断步骤八获得的判断结果是否属于正常状态集所对应的状态，是则将检测集中的元素存入正常状态集中，否则执行步骤十；

步骤十：判断步骤八获得的判断结果是否属于n个异常状态集所对应的状态，是则将检测集中的元素存入相应的异常状态集中，否则执行步骤十一；

步骤十一：将检测集作为一个新的异常状态集存入特征数据库中。

2.根据权利要求1所述的采用大数据检测电力机房故障的方法，其特征在于，

在步骤五和步骤七中将结果组中状态集的状态作为机房状态之后，均返回步骤二对下一时刻的机房状态进行判断；

在步骤九将检测集中的元素存入正常状态集、和步骤十将检测集中的元素存入相应的异常状态集之后，均对特征数据库进行更新，然后返回步骤二对下一时刻的机房状态进行判断；

在步骤十一之后，更新特征数据库，使n＝n+1，然后返回步骤二对下一时刻的机房状态进行判断。

3.根据权利要求1或2所述的采用大数据检测电力机房故障的方法，其特征在于，步骤三中，计算每个对照组中检测集与状态集的相似度的具体方法为：

将检测集中的每个元素分别与状态集中的每个元素进行对比、并获得元素间的相似度值，将元素间最大的相似度值作为检测集与状态集的相似度。

4.根据权利要求3所述的采用大数据检测电力机房故障的方法，其特征在于，步骤一中，建立特征数据库的具体方法为：

在网络大数据库中采集机房中待判断位置各种异常状态下的图片，提取每个图片的特征、并将同一异常类型状态所对应的特征作为一个异常状态集合，获得n个类型的异常状态集合，

在网络大数据库中采集机房中待判断位置正常状态下的图片，采集待判断机房中待判断位置正常状态下的图片，提取每个正常状态下的图片特征，作为正常状态集合，

利用n个异常状态集合和正常状态集合建立特征数据库。

5.根据权利要求4所述的采用大数据检测电力机房故障的方法，其特征在于，步骤一中特征数据库建立完毕后，将特征数据库上传至区块链中。

6.根据权利要求5所述的采用大数据检测电力机房故障的方法，其特征在于，特征数据库更新后，将更新后的特征数据库上传至区块链中。