[发明专利]一种机组数据异常波动的检测方法及装置

权利要求书

1.一种机组数据异常波动的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一待检测机组数据，所述第一待检测机组数据中包含有所述机组启动时间和停止时间之间的多个时间点以及与各个时间点分别对应的机组运行数据，而所述机组运行数据中包含有一个或多个机组运行属性值；

从所述第一待检测机组数据中提取预置时间段内的待检测机组数据，得到第二待检测机组数据，所述预置时间段为所述机组平稳运行的时段；

根据所述第二待检测机组数据，利用预置算法计算所述各个时间点的机组运行数据分别对应的离群率，所述离群率是指元素偏离所述元素所在元素集的程度；

根据所述离群率，确定机组数据异常波动的时间点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一待检测机组数据中提取预置时间段内的待检测机组数据，得到第二待检测机组数据之后，所述方法还包括：

根据所述第二待检测机组数据，生成待检测数据矩阵，所述待检测数据矩阵为以所述第二待检测机组数据中包含的各个时间点及与各个时间点分别对应的机组运行数据为行，以所述第二待检测机组数据中包含的全部时间点为列的矩阵；

利用预置函数分别计算所述待检测数据矩阵中各行对应的点数据值，所述点数据值为用于在所述预置算法中标识所述各个时间点的机组运行数据的值；

将所述各行对应的点数据值按照预置规则进行排列，得到点数据值集合，所述点数据值集合中包含有所述第二待检测机组数据中包含的全部时间点对应的点数据值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二待检测机组数据，利用预置算法计算所述各个时间点的机组运行数据分别对应的离群率包括：

分别计算所述点数据值集合中各个点数据值对应的预置范围内的数据值分布密度；

根据所述数据值分布密度，计算所述各个时间点的机组运行数据分别对应的离群率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述离群率中携带有与所述各个时间点对应的时间标识，所述根据所述离群率，确定机组数据异常波动的时间点包括：

检测所述离群率是否超过第一预设阈值；

若是，则根据所述离群率中携带的时间标识确定机组数据异常波动的时间点。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述离群率，确定机组数据异常波动的时间点之后，所述方法还包括：

从所述第二待检测机组数据中提取与所述机组数据异常波动的时间点对应的一个或多个机组运行属性值；

依次计算所述提取的机组运行属性值与所述第二待检测机组数据中各个时间点的机组运行属性值之间的差值；

若所述差值超过第二预设阈值，则将所述差值对应的机组运行属性确定为异常波动属性。

6.一种机组数据异常波动的检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取第一待检测机组数据，所述第一待检测机组数据中包含有所述机组启动时间和停止时间之间的多个时间点以及与各个时间点分别对应的机组运行数据，而所述机组运行数据中包含有一个或多个机组运行属性值；

提取单元，用于从所述第一待检测机组数据中提取预置时间段内的待检测机组数据，得到第二待检测机组数据，所述预置时间段为所述机组平稳运行的时段；

计算单元，用于根据所述第二待检测机组数据，利用预置算法计算所述各个时间点的机组运行数据分别对应的离群率，所述离群率是指元素偏离所述元素所在元素集的程度；

确定单元，用于根据所述离群率，确定机组数据异常波动的时间点。