[发明专利]一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法

权利要求书

1.一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，包括：

基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，确定异常值阈值；

实时获取电力多站融合系统运行态势的时间序列数据，将处理好的时间序列数据输入到训练好的异常检测模型中，得到数据的异常分数，将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息；

基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则；

确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出。

2.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，从而确定异常值阈值包括：

对采集的电力多站融合系统的历史数据进行清洗以及归一化处理，得到有效数据格式的时序变量；

基于DAE-RNN模型根据时序变量训练异常检测模型；

根据训练好的训练异常检测模型对正常数据和异常数据的特征提取，确定异常值阈值。

3.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息包括：

若异常分数小于异常值阈值，则接收到的时间序列数据为正常数据，否则，则为异常数据。

4.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则包括：

获取历史告警信息，并对数据进行清洗；

通过挖掘窗口进行滑动，把位于同一个窗口内的历史告警信息归结为一个事务；挖掘出频繁项集，从频繁项集中产生规则；

确定合适的关联阈值，得出所有规则的支持度和置信度，确定合适的置信度阈值，将满足置信度阈值的关联规则归纳为一条规则。

5.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出包括：

当检测到异常数据时，获取到检测到异常数据的序列；

针对检测到的异常数据，确定异常数据的类别和紧急程度，生成对应的告警信息；

根据挖掘得到的关联规则进行数据测试，与预设的时间间隔内收到的告警信息进行关联检测；

将具有时序关联关系的告警信息进行收敛，合并成同一告警信息。

6.根据权利要求5所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述针对检测到的异常数据，确定异常数据的类别和紧急程度，生成对应的告警信息包括：

对历史异常数据进行聚类分析，确定异常数据的类别标签anomaly_class＝{anomaly₁，anomaly₂，...anomaly_k}和紧急程度urgency＝{Urgent，General}，异常数据的每一类与告警信息一一对应，告警信息中包含告警的类别和紧急程度。

7.根据权利要求6所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述根据挖掘得到的关联规则进行数据测试，与预设的时间间隔内收到的告警信息进行关联检测包括：

判断告警信息的紧急程度，若告警信息的紧急程度为General，则根据挖掘得到的关联规则进行数据测试，与预设的时间间隔内收到的告警信息进行关联检测；若告警信息的紧急程度为Urgent，则不进行告警信息合并。