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申请/专利权人：河南中德智能制造研究院有限公司
摘要：本申请公开了一种采集提醒和生命周期异常数据分析方法，涉及电力设备领域，包括：采集电力设备的数据；根据提取的结构化特征和非结构化特征，以及电力设备的物理机理模型，通过映射融合方法获取电力设备的物理特征；构建异常检测模型；利用异常检测模型对采集的电力设备数据进行异常检测；根据异常检测结果，采用贝叶斯网络因果推理图模型构建异常监测量之间的因果关系，得到异常因果关系图；根据异常因果关系图，采用马尔科夫链蒙特卡洛概率推理算法，逐层追溯异常传播路径，获得概率最大的异常原因，作为电力设备的故障原因输出。针对现有技术中电力设备异常原因分析精度低，本申请通过贝叶斯网络因果推理以及马尔科夫蒙特卡洛概率推理等，提高了精度。
主权项：1.一种采集提醒和生命周期异常数据分析方法，包括：采集电力设备的数据，并进行预处理，得到预处理后的结构化数据和非结构化数据；其中，结构化数据包含遥测数据和电量数据；非结构化数据包含红外图像数据和振动音频数据；根据预处理后的结构化数据和非结构化数据进行特征提取，得到结构化特征和非结构化特征；根据提取的结构化特征和非结构化特征，以及电力设备的物理机理模型，通过映射融合方法获取电力设备的物理特征；根据提取的结构化特征和非结构化特征，以及获取的物理特征，采用随机森林算法进行模型训练，得到异常检测模型；利用异常检测模型对采集的电力设备数据进行异常检测；根据异常检测结果，采用贝叶斯网络因果推理图模型构建异常监测量之间的因果关系，得到异常因果关系图；根据异常因果关系图，采用马尔科夫链蒙特卡洛概率推理算法，逐层追溯异常传播路径，获得概率最大的异常原因，作为电力设备的故障原因输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南中德智能制造研究院有限公司 一种采集提醒和生命周期异常数据分析方法
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