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申请/专利权人：太湖能谷(杭州)科技有限公司
摘要：本申请涉及一种电池充放电异常检测方法、系统、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取电池组在进行充放电时的电池状况，得到多个维度的原始充放电数据；对所述原始充放电数据进行特征提取，得到聚合特征；通过主成分分析方法对所述聚合特征进行特征降维处理，得到多个不同维度的低维特征数据；分别通过多种聚类算法对每一低维特征数据进行聚类处理，得到多个聚类结果；通过投票法对所述原始充放电数据和所述聚类结果进行分析，得到所述原始充放电数据中的异常数据，本申请通过降多种无监督学习的聚类方法和降维技术进行结合，避免出现采用单一聚类算法准确度低的问题，能够提高电池充放电异常检测的准确性和效率。
主权项：1.一种电池充放电异常检测方法，其特征在于，包括：获取电池组在进行充放电时的电池状况，得到原始充放电数据，所述原始充放电数据中包括多个维度的样本数据；对所述原始充放电数据进行特征提取，得到聚合特征；通过主成分分析方法对所述聚合特征进行特征降维处理，得到不同维度的低维特征数据；通过两种以上的聚类算法对每一低维特征数据进行聚类处理，得到不同维度的聚类结果，并将所述聚类结果中的簇划分为正常簇和非正常簇；通过集成学习算法中的投票法统计所述样本数据属于非正常簇的聚类结果的票数，当所述票数大于预设值时，将属于所述非正常簇的样本数据标记为异常数据；其中，所述通过投票法统计所述样本数据属于非正常簇的聚类结果的票数，包括：步骤a，获取聚类结果和预先训练好的一组分类器；步骤b，通过所述分类器预测所述样本数据属于当前聚类结果中非正常簇时的概率，记为第一预测概率；预测所述样本数据属于当前聚类结果中正常簇时的概率，记为第二预测概率；步骤c，当所述第一预测概率大于第二预测概率时，判定所述样本数据在当前聚类结果中属于非正常簇，同时将所述票数的值加一；重复执行步骤a-c，遍历统计所有的聚类结果，得到所述样本数据属于非正常簇的聚类结果的票数。
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权利要求：
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