[发明专利]一种基于PCA算法的数据异常判断方法及相关装置在审
| 申请号： | 202310812892.4 | 申请日： | 2023-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN116861223A | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 郗育飞;张吉顺;吴涛;杜保华;吴智群 | 申请（专利权）人： | 西安西热电站信息技术有限公司;西安热工研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/2135 | 分类号： | G06F18/2135;G06F18/15;G06F18/24 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 姚咏华 |
| 地址： | 710054 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于一种发电企业数据监测方法，为了解决传统的电力行业监测与校验方法需要耗费大量的人力和时间，数据异常中断时不能及时发现，容易造成污染物超标误报，以及可能出现数据修改造假的技术问题，提供一种基于PCA算法的数据常常判断方法及相关装置，对实时生产数据先进行校验，初步判断数据的异常情况，再通过PCA算法对实时生产数据进一步判断，判断过程快速准确，大幅提高了处理效率和精确度。同时，对实时生产数据先进行校验，对于明显异常的数据能够及时剔除，避免流入后续步骤中，增加判断的工作量。另外，本发明能够实时对数据进行监测和校验，及时发现数据异常情况并进行报警，减少了发电企业的运行风险。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pca 算法 数据 异常 判断 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
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- 陈永安;李峻;李军;陶君;袁照威;徐志强 - 中能建数字科技集团有限公司
- 2023-04-19 - 2023-09-05 - G06F18/2135
- 本发明提供了一种判断盐穴运行状态的方法、系统及可读存储介质，所述方法包括以下步骤：步骤101，根据压缩空气储能盐穴运行机理分析，确定盐穴运行状态关键参数，采集关键参数历史数据；步骤201，对历史数据进行预判断，得到不同工况下的训练数据集；步骤301，基于不同工况下的训练数据集，建立不同工况下的盐穴运行状态评估模型；步骤401，获取当前工况及当前时刻下的盐穴运行状态关键参数，对数据进行预判断，得到盐穴的运行状态，并将识别结果加入至相应工况下的训练数据集中，本发明能够提前得到盐穴的运行状态，为压缩空气储能电站运行提供安全保障。
- 转子裂纹故障诊断、模型构建方法及装置-202310952521.6
- 崔振伟;杨德志;刘建;张骁;江学文;王华;郭月明;黄秀东;田欣 - 昆仑数智科技有限责任公司;中国石油天然气股份有限公司
- 2023-07-31 - 2023-08-29 - G06F18/2135
- 本发明公开了一种转子裂纹故障诊断、模型构建方法及装置，其中该方法包括：采集当前旋转设备在运行过程中转子的待诊断振动信号；将待诊断振动信号经过奇异值分解后进行奇异谱分析，提取得到多个待诊断主成分奇异值；将多个待诊断主成分奇异值输入转子裂纹故障诊断nSVDD模型，得到当前旋转设备的转子裂纹故障诊断结果；所述转子裂纹故障诊断nSVDD模型根据旋转设备在历史运行过程中转子的振动信号样本集预先训练生成。本发明可以实现基于奇异值和nSVDD的转子裂纹故障诊断，提高了转子裂纹故障诊断的准确率。
- 一种考虑数据分布更新的振动异常监测方法-202310962572.7
- 郭唯娜;任红军;孙精宇;张鹏;陈柯 - 成都凯天电子股份有限公司
- 2023-08-02 - 2023-08-29 - G06F18/2135
- 本发明公开了一种考虑数据分布更新的振动异常监测方法，涉及振动传感器数据处理技术领域，该方法包括：采集并对第一振动传感器数据进行特征提取和标准化处理；获取二维主成分特征数据；构建支持向量描述模型，并利用二维主成分特征数据对其进行训练；采集第二振动传感器数据，并根据第二振动传感器数据对二维主成分特征数据进行分布更新，利用分布更新后的二维主成分特征数据迭代支持向量描述模型，并利用迭代后的支持向量描述模型进行振动异常监测。本发明仅通过正常的振动传感器数据建立支持向量描述模型，获取异常监测超平面，进而完成振动异常的监测，并通过数据分布更新迭代优化支持向量描述模型，能有效提升振动异常监测的准确率。
- 一种建筑能耗分析方法、系统及电子设备-202310627898.4
- 杨靖 - 上海赛扬建筑科技有限公司
- 2023-05-30 - 2023-08-29 - G06F18/2135
- 本发明提供一种建筑能耗分析方法、系统及电子设备。所述方法包括：对源数据进行预处理以得到包括建筑能耗数据和建筑相关数据的样本数据集；根据建筑相关数据确定特征数据项，包括建筑的地理位置、总面积、高度、朝向、围护结构、室外空气湿度、室外风速、直接日射负荷、室外地表温度和平均室外气温；根据特征数据项获取训练数据集；基于训练数据集对机器学习模型进行训练以得到能耗分析模型；根据能耗分析模型实现能耗分析。所述系统包括实现上述各个步骤的各个功能模块。所述电子设备：处理器执行存储器保存的计算机程序时实现所述方法。根据本发明能够解决现有基于历史能耗数据的建筑能耗分析方法的分析结果准确性低和无法实现实时分析的问题。
- 专利分类
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法、数据系统、接收设备和数据读取方法
- 数据记录方法、数据记录装置、数据记录媒体、数据重播方法和数据重播装置
- 数据发送方法、数据发送系统、数据发送装置以及数据结构
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法及数据系统
- 数据嵌入装置、数据嵌入方法、数据提取装置及数据提取方法
- 数据管理装置、数据编辑装置、数据阅览装置、数据管理方法、数据编辑方法以及数据阅览方法
- 数据发送和数据接收设备、数据发送和数据接收方法
- 数据发送装置、数据接收装置、数据收发系统、数据发送方法、数据接收方法和数据收发方法
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
