发明公开
- 专利标题: 一种基于记忆矩阵的新能源运行数据异常检测方法和系统
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申请号: CN202210363762.2申请日: 2022-04-07
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公开(公告)号: CN114943272A公开(公告)日: 2022-08-26
- 发明人: 王铮 , 王勃 , 王伟胜 , 冯双磊 , 赵艳青 , 姜文玲 , 车建峰 , 张菲 , 汪步惟 , 王钊 , 靳双龙 , 胡菊 , 宋宗朋 , 滑申冰 , 郭于阳
- 申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
- 申请人地址: 北京市海淀区清河小营东路15号; ; ;
- 专利权人: 中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网吉林省电力有限公司,国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
- 当前专利权人: 中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网吉林省电力有限公司,国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区清河小营东路15号; ; ;
- 代理机构: 北京安博达知识产权代理有限公司
- 代理商 徐国文
- 主分类号: G06K9/62
- IPC分类号: G06K9/62 ; G06Q50/06
摘要:
本发明提供了一种基于记忆矩阵的新能源运行数据异常检测方法和系统,包括:将待检测新能源运行数据输入预先构建的特征提取模型,提取出待检测数据特征向量;计算待检测数据特征向量与预先构建的正常数据特征记忆矩阵之间的异常度;判断异常度是否超过预设阈值:若是,则待检测新能源运行数据为异常数据;否则待检测新能源运行数据为正常数据;本发明采用特征提取模型提取出待检测新能源运行数据的待检测数据特征向量,并基于待检测数据特征向量与预先构建的正常数据特征记忆矩阵之间的异常度识别出异常数据,可识别出新能源运行数据中越限异常以及不相关异常等多种类型异常数据。