[发明专利]一种交流电设备的工作状态判定模型建立方法及设备

说明书

本发明公开了一种交流电设备的工作状态判定方法及设备，用于建立通用的交流电设备的状态判断模型和根据该状态判断模型判断交流电设备的状态。该方法包括：获取交流电设备的数据样本集合；确定数据样本集合中每个电力参数对交流电设备的工作状态的影响度，获取影响度大于预设影响度阈值的电力参数作为数据样本集合中的特征参数；提取所述数据样本集合中每个数据样本中所述特征参数的数据，得到所述交流电设备的特征样本集合；根据特征样本集合划分为L个簇，并获取每个簇的质心；将L个簇的质心与交流电设备的工作状态进行关联，以得到交流电设备的工作状态判定模型。

技术领域

本发明涉及机器学习领域，特别涉及一种交流电设备的工作状态判定模型建立方法及设备。

背景技术

目前，对交流电设备的状态进行判断的方法，通常是对不同功耗的交流电设备进行监测，根据监测采集的数据进行建模，而最终能达到的效果是为交流电设备的不同状态设置对应的阈值区间，进而根据采集的参数，例如可以是功率落在哪个阈值区间，进而判断出交流电设备的状态。

但是，目前通常只是通过单一的参数进行监测和建模，那么若是由于其他参数出现波动时，很有可能就使得状态判断的结果不准确，并且由于目前只有相同类型的相同型号的交流电设备的模型能够通用，而不同型号的交流电设备由于元器件的差异，模型不能共用，因此目前的模型的复用率太低，适用性不高。

发明内容

本发明实施例提供一种交流电设备的工作状态判定模型建立方法及设备，用于建立通用的交流电设备的状态判断模型。

第一方面，提供一种交流电设备的工作状态判定模型建立方法，该方法包括：

获取交流电设备的数据样本集合；其中，所述数据样本集合包括相同类型的交流电设备在不同工作状态下的数据样本，一个数据样本包括P个电力参数的数据，P为正整数；

确定所述数据样本集合中每个电力参数对所述交流电设备的工作状态的影响度，获取影响度大于预设影响度阈值的电力参数作为所述数据样本集合中的特征参数；

提取所述数据样本集合中每个数据样本中所述特征参数的数据，得到所述交流电设备的特征样本集合；

根据所述特征样本集合划分为L个簇，并获取每个簇的质心；其中，一个簇包括所述数据样本集合中的部分数据样本，不同簇包括的数据样本不同，且所述质心为簇的中心，所述交流电设备对应多种工作状态，簇的数量L与所述工作状态的数量相同，L为正整数；

将所述L个簇的质心与所述交流电设备的工作状态进行关联，以得到所述交流电设备的工作状态判定模型；其中，一个质心对应一种工作状态。

可选的，确定所述数据样本集合中每个电力参数对所述交流电设备的状态的影响度，获取影响度大于预设影响度阈值的电力参数作为所述数据样本集合中的特征参数，包括：

根据所述交流电设备的数据样本集合建立数据样本矩阵；其中，所述数据样本矩阵中的行对应一个数据样本中不同电力参数的数据，所述数据样本矩阵中的列对应不同的数据样本中同一电力参数的数据；

建立所述数据样本矩阵的协方差矩阵；

计算所述协方差矩阵的特征值，以及计算所述特征值中每个特征值所占特征值总和的比例，并将所述比例大于或等于预设比例阈值的特征值对应的电力参数确定为所述特征参数；其中，一个电力参数对应的特征值用于表征所述一个电力参数对所述交流电设备的状态的影响度。

可选的，所述将所述交流电设备的特征样本集合划分成L个簇，包括：