[发明专利]一种电力信息系统运行趋势分析方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种电力信息系统运行趋势分析方法，其特征在于，该方法包括：

(1)获取电力信息系统设备的历史运行数据统计，分别构建训练数据集和测试数据集；

(2)利用训练数据集训练基于Prophet的系统运行趋势置信区间模型，通过测试数据集对模型的分类预测能力进行检测，对所述基于Prophet的系统运行趋势置信区间模型进行调整；其中，所述Prophet为时间序列预测算法；

(3)根据所述基于Prophet的系统运行趋势置信区间模型计算各电力信息系统运行数据预测值，得到系统运行趋势。

2.根据权力要求1所述的电力信息系统运行趋势分析方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

(11)获取预设时间内相同时间间隔的时间节点下的所述电力信息系统设备的历史运行数据；

(12)对所述历史运行数据进行预处理，分别构建训练数据集和测试数据集。

3.根据权利要求1所述的电力信息系统运行趋势分析方法，其特征在于，步骤(12)中，所述预处理为：对所述历史运行数据进行数据清洗，归一化。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的电力信息系统运行趋势分析方法，其特征在于，所述运行数据至少包括以下一种：环境温度、湿度、CPU、服务器温度、风扇转数、内存、存储利用率、I/O带宽、网络延时、网络带宽。

5.根据权利要求1所述的电力信息系统运行趋势分析方法，其特征在于：所述训练数据集和测试数据集为按比例划分的预处理后的历史运行数据的数据集，其中所述训练数据集剔除了历史运行数据中的异常数据。

6.根据权利要求1所述的电力信息系统运行趋势分析方法，其特征在于，所述基于Prophet的系统运行趋势置信区间模型P_(t)如下：

P_(t)＝g(t)+s_(t)+h_(t)+ε_t

其中，g_(t)为用于表征所述运行数据的时间序列非周期性变化趋势的TREND函数；s_(t)是为所述运行数据的周期性函数；h_(t)为节假日项；ε_t是误差项；t为时间。

7.根据权利要求1所述的电力信息系统运行趋势分析方法，其特征在于，所述通过测试数据集对模型的分类预测能力进行检测包括步骤：

(1)计算所述基于Prophet的系统运行趋势置信区间模型的分类准确率：

(2)计算所述基于Prophet的系统运行趋势置信区间模型的召回率：

TP表示检测结果中正常数据被正确地划分至正常数据范围的数量，FP表示检测结果中异常数据被错误地划分至正常数据范围的数量；FN表示检测结果中正常数据被错误地划分至异常数据范围的数量。

8.一种电力信息系统运行趋势分析装置，其特征在于，该装置包括：存储器、处理器及在所述存储器上存储并可运行的电力信息系统运行趋势分析的程序，所述电力信息系统运行趋势分析的程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述电力信息系统运行趋势分析方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有电力信息系统运行趋势分析的程序，所述电力信息系统运行趋势分析的程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述电力信息系统运行趋势分析方法的步骤。