[发明专利]基于无监督学习机制的电厂辅机设备异常工况检测方法在审
| 申请号： | 202310550153.2 | 申请日： | 2023-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN116561691A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 李玥;雷晓龙;刘晓燕;伍文华;刘兴;蔡绍旺 | 申请（专利权）人： | 东方电气集团科学技术研究院有限公司;东方电气集团东方汽轮机有限公司;东方电气股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/2433 | 分类号： | G06F18/2433;G06F18/213;G06F18/25;G06F18/2411;G06N3/088;G06N20/10 |
| 代理公司： | 成都天嘉专利事务所(普通合伙) 51211 | 代理人： | 苏丹 |
| 地址： | 610000 四川省成都市中国(四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于智慧电厂设备应用领域，尤其涉及一种基于无监督学习机制的电厂辅机设备异常工况检测方法，包括如下步骤：从数据库中提取正常状态的数据并构建训练数据集；对训练数据集进行特征提取并训练异常检测模型；利用异常检测模型获得数据集的评估值；选取测试数据集，将测试数据集作为异常检测模型的输入，根据连续多个数据点的评估值作为判断设备异常工况的依据。本申请具有无需人工标注数据、自适应学习能力强、适应性强、鲁棒性强和能够处理大规模数据的优点。无需人工标注数据，可以自动从数据中学习特征和模式，节省了大量的时间和人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 机制 电厂 设备 异常 工况 检测 方法 | ||
【主权项】：
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