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一种基于图挖掘的中央空调系统异常检测方法 

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申请/专利权人:华南理工大学

摘要:本发明公开了一种基于图挖掘的中央空调系统异常检测方法,方法包括:获取中央空调系统运行数据和室外气象数据,构建多源数据集;对多源数据集中连续型数据进行数据清洗,并将完成数据清洗的多源数据集进行特征筛选,获取异常检测模型的敏感特征;构建数据图网络,对历史数据图网络进行频繁子图挖掘,获取中央空调系统的频繁运行模式;计算异常数据图的异常得分;根据异常数据图的拐点确定阈值,标记异常得分超过阈值的频繁运行模式为异常运行模式;标记同种运行模式下数据图网络和频繁子图不匹配的数据。本发明解决设备运行数据高纬度高耦合的问题,提高图挖掘的效率。

主权项:1.一种基于图挖掘的中央空调系统异常检测方法,其特征在于,包括下述步骤:获取中央空调系统运行数据和室外气象数据,构建多源数据集;对多源数据集中连续型数据进行数据清洗,并将完成数据清洗的多源数据集进行特征筛选,获取异常检测模型的敏感特征;所述连续型数据包括非稳态数据、突变值、缺失值和逻辑异常值;根据运行数据的分布模式选择数据离散化方法,将敏感特征划分到相应的区间内;对各种敏感特征之间的关联性进行分析,构建数据图网络;对历史的数据图网络进行频繁子图挖掘,获取中央空调系统的频繁运行模式;比较每个时刻的数据图网络和频繁子图,识别异常数据图,计算异常数据图的异常得分;根据异常数据图的拐点确定阈值,标记异常得分超过阈值的频繁运行模式为异常运行模式;标记同种运行模式下数据图网络和频繁子图不匹配的数据。

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